Goldentrii/AgentRecall-X

何を解決するか

AgentRecall は、人間の修正から学ぶことに特化した AI エージェントの長期記憶システムを提供します。ほとんどのメモリツールは単に情報を取得することに注力していますが、AgentRecall は修正が異なるセッション間でエージェントの行動を実際に変えるかどうかを追跡し、同じミスを繰り返すのを防ぎます。

動作方法

このシステムは「学習ループ」を実装しており、制御された修正ログと測定ハーネスから構成されています。記憶を5つの異なるレイヤーに分類しています：エピソード（セッションジャーナル）、意味（トピッククラスタ化された事実）、手順（IF-THENルール）、物語（プロジェクトフェーズ）、修正（行動補正ルール）。

エージェントとの統合は MCP サーバー、SDK、または CLI を通じて行われ、セッションベースのワークフローを使用します：/arstart でコンテキストを読み込み、/arrecall で知識を検索、/arsave で学習を保存・蓄積、/arreflect で記憶を統合します。検索はキーワードマッチと Reciprocal Rank Fusion (RRF) の組み合わせで処理され、オプションでベクトル検索もサポートしています。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Windsurf、または VS Code を使用している開発者で、プロジェクトやセッションをまたいでユーザーの好みや技術的修正を永続的に記憶させたい方。

特徴

• 行動測定： 修正が実際にミスを止めるかどうかを測定する「注意率」と「幻の勾配ステップ」を追跡。
• 多層記憶： 認知心理学を参考にした分類法により、ジャーナル、ルーム、スキル、意識を組織化。
• ローカルファースト： デフォルトですべての記憶をローカルの markdown ファイルに保存し、プライバシーを確保し、クラウド依存をゼロに。
• 自動統合： 夜間の自律的パターン抽出と記憶の劣化管理を行うオプションの「夢見る」モードを搭載。
• 戦略室ダッシュボード： エージェントの学習状況とプロジェクトの進行状況を監視できるローカルファーストの視覚的インターフェース。