FuRongJun-1999/dsh-memory

解決する課題

信頼性が高く、監査可能で、人間が読み取れるAIエージェント向けのセッション間長期記憶を提供します。不透明なベクトルデータベースを標準のMarkdownファイルに保存された構造化されたルールベースの認知マップに置き換えることで、AIエージェントにおける「ハルシネーション」や記憶喪失の問題を解決します。

仕組み

標準的な MCP (Model Context Protocol) サーバーとして機能します。エージェントがシステムと対話する際、決定論的なルールセットを使用して、何を保存し、何を取得するかを判断します。会話は特定の構造（CCG 6要素メモリカード）に従う「認知マップ」（Markdownファイル）に要約されます。システムは多層的な「エビデンスファイアウォール」を使用して、弱かったり無関係な情報をフィルタリングし、取得された記憶がLLMの推測ではなく、元のテキストに基づいた検証可能なものであることを保証します。

対象ユーザー

ブラックボックスなベクトルデータベースを管理する複雑さなしに、高性能で永続的な記憶を必要とするAIエージェント開発者向けに設計されています。特に DSH、Claude Code、またはMCP互換のエージェントフレームワークを使用している方に最適です。

ハイライト

• 決定論的な信頼性: メモリ管理にLLMのブラックボックスな判断ではなくルールベースのロジックを使用し、結果の再現性を確保します。
• 人間が読み取れるストレージ: 記憶は標準のMarkdownファイルとして保存されるため、開発者はいつでも「脳」を手動で検査、編集、監査できます。
• フレームワーク非依存: 標準のMCPサーバーとして動作するため、DSH、Claude Code、Codex CLI などのさまざまなエージェントフレームワークと互換性があります。
• 高性能: Rustベースの検索エンジンを搭載しており、サードパーティの依存関係なしでほぼ瞬時のメモリアクセスを提供します。
• 監査可能性: すべての書き込み操作には明示的な確認が必要であり、システムは保存、スキップ、またはフィルタリングされた内容を追跡するためのログを保持します。