CodeAbra/iai-personal-memory-engine

解決する課題

AIコーディングエージェントに長期的かつローカルなメモリシステムを提供します。エンジンがすべてのやり取りを自動的に逐語的にキャプチャし、新しいセッションやターンで関連するメモリのスライスをエージェントに提供するため、ユーザーが以前の会話やコンテキストをAIに手動で思い出させる必要がなくなります。

仕組み

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を使用するローカルサーバーとして動作します。多層的なメモリモデルを採用しています：

• エピソード記憶 (Episodic Memory)：タイムスタンプ付きの書き込み専用の会話フラグメントを保存します。
• 意味記憶 (Semantic Memory)：アイドル期間中に、関連するエピソードから要約を生成します。
• 手続き記憶 (Procedural Memory)：時間の経過とともに動作パラメータを学習します。

埋め込みとグラフカーネルにはRustで記述されたカスタムネイティブエンジンを使用し、超次元メモリ基盤 (Lilli HD) とコミュニティ検出アルゴリズム (MOSAIC) を組み合わせてデータを整理します。システムはローカルで動作し、AES-256-GCM暗号化を使用するため、テレメトリやクラウドのアカウントは一切不要です。

対象ユーザー

MCP互換のAIエージェント（Claude Code、Cursor、Codex CLIなど）を使用しており、AIアシスタントにコーディングワークフローの永続的でプライベート、かつ高忠実度な記憶を持たせたい開発者。

ハイライト

• ローカルファーストのプライバシー：埋め込み、ストレージ、エンジンはすべてユーザーのマシン上で実行され、APIキーやアカウントは不要です。
• 自動コンテキスト注入：Claude Codeなどのホストと統合し、手動のプロンプトなしでセッション開始時のリコールやターンごとの更新を提供します。
• 高忠実度：要約された近似値だけでなく、会話の逐語的な保存に重点を置いています。
• 包括的なツールセット：リコール（時間的、構造的、語彙的）、キャプチャ、メモリ管理のための14個のMCPツールが含まれています。
• 組み込みダッシュボード：ストアの検索、メモリの管理、グラフ近傍の視覚化を行うためのローカルインターフェース (iai brain) を備えています。