Goldentrii/AgentRecall-X
Correction-first persistent memory for AI agents. MCP server + SDK + CLI. Compounds across sessions.
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永続的メモリシステムを提供します。ほとんどのメモリツールが情報の取得に焦点を当てているのに対し、AgentRecall は修正が異なるセッション間で実際にエージェントの行動を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、修正のライフサイクル（収集から行動変化まで）を追跡するための「統制された修正帳」と「測定ハーネス」を実装しています。メモリは5つの異なるレイヤーに分類されています：エピソード（セッションジャーナル）、意味的（トピッククラスタ化された事実）、手順的（IF-THENルール）、物語的（プロジェクトフェーズ）、修正（行動のキャリブレーション）。
MCPサーバー、SDK、またはCLI経由で統合され、メモリがロードされ統合されるよう「セッションループ」（開始、保存、回想、反映）を実行します。強化された検索のために、クラウド依存なしでローカルで実行可能な100%ローカルのONNX埋め込みモデルをオプションで提供しています。
対象ユーザー
Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code を使用している開発者で、特定の好みやプロジェクト固有のルール、修正を記憶させ、繰り返しエラーを回避したい人。
特徴
- 行動測定: 修正後にエージェントが実際にミスをや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。
- 5層メモリアーキテクチャ: 認知心理学をファイルシステムベースのメモリストア（エピソード、意味的、手順的、物語的、修正）にマッピング。
- ローカル最優先のプライバシー: メモリはローカルのMarkdownファイルとして保存され、オプションの意味的埋め込みはONNX経由でローカルで実行。
- 自律的統合: 夜間実行されるオプションの「夢想モード」でパターンを抽出し、低信号情報を減衰させ、繰り返し修正をプロジェクト間の認識に昇格。
- 戦略室ダッシュボード: エージェントが学習したメモリを管理・確認するローカル最優先の視覚的インターフェース。
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