EverMind-AI/EverOS

EverMind‑AI / EverOS – 概要

概要 – EverOSは、AIエージェントにローカルファーストで永続的なメモリを提供するPythonライブラリです。メモリは通常のMarkdownファイルとして保存されます。このライブラリはファイルを監視し、軽量なSQLiteデータベースとLanceDBベクトルインデックスに同期します。また、メモリの追加、フラッシュ、検索を行うためのシンプルなHTTP APIを提供します。

重要性 – 多くのエージェントメモリツールは、状態を不透明なデータベースやリモートサービスに保存するため、バージョン管理、編集、バックアップが困難です。EverOSは信頼できる唯一の情報源を人間が読める .md ファイルとして保持します。これにより、Gitでの差分管理や手動編集が可能でありながら、高速なキーワード検索やベクトル検索を実現しています。

主要コンポーネント

• Markdownストア – すべての会話、ファイル、または「エピソード」は、~/.everos 配下に読み取り可能なMarkdownドキュメントとして永続化されます。
• SQLite – メタデータと高速なルックアップのための軽量なリレーショナルストア。
• LanceDB – 埋め込みベースの（ハイブリッド）検索のためのオプションのベクトルインデックス。
• HTTPサーバー – /api/v2/memory/* エンドポイントにより、あらゆるアプリからメッセージの追加、セッションのフラッシュ、メモリのクエリが可能です。

はじめ方

1. pip install everos (または uv pip install everos) でインストールします。
2. everos init を実行し、生成された everos.toml にOpenRouter APIキーを入力します。
3. サーバーを起動します：everos server start。
4. デモ (everos demo) またはcurl呼び出しを使用して、会話の追加、フラッシュ、検索を行います。

機能ティア

ティア	内容
Tier 1 (LLMのみ)	Markdown永続化、カスケードインデックス、キーワード検索。
[embedding]を追加	ベクトルベースのハイブリッド検索、メモリリフレクション、スキル抽出。
[rerank]を追加	エージェント検索、ナレッジWiki機能。
[multimodal]を追加	画像、PDF、音声、Officeドキュメントの取り込み (要 everalgo-parser および LibreOffice)。

ユースケース – READMEには、EverOSをスマートグラスエージェント、コーディングアシスタント、マルチエージェントオーケストレーションプラットフォーム、メモリ対応ゲーム、パーソナルヘルスケアエージェントに組み込んだ数十のコミュニティプロジェクトがリストされています。これらはすべて、同じ永続的で編集可能なメモリ層に依存しています。

貢献方法 – クローンして uv sync を実行し、デモを試してから make test を実行してください。リポジトリは一般的なPythonパッケージングワークフローに従っています。

結論 – EverOSは、LLM駆動のエージェントに、重量級のサービスなしでローカルで動作する永続的かつバージョン管理されたメモリを提供する、真のオープンソースツールです。AIエージェント / RAGエコシステムに最適です。