MemMachine/MemMachine

Universal memory layer for AI Agents. It provides scalable, extensible, and interoperable memory storage and retrieval to streamline AI agent state management for next-generation autonomous systems.

What it solves

MemMachine は AI エージェントに永続的な長期記憶レイヤーを提供し、ステートレスになることを防ぎます。エージェントはユーザーの好みや過去の会話、特定の事実をセッションや再起動を超えて、さらには基盤となる LLM が変更された場合でも記憶できます。

How it works

MemMachine は外部メモリシステムとして機能し、エージェントは RESTful API、Python/TypeScript SDK、または Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じてやり取りします。記憶は次の 3 種類に分類されます：

  • Working Memory：現在のセッションの短期コンテキスト。
  • Episodic Memory：グラフデータベース（Neo4j）に保存される長期会話コンテキスト。
  • Profile Memory：SQL に保存される長期的なユーザー事実と好み。

Who it’s for

  • AI エージェント、自治ワークフロー、パーソナライズドアシスタントを構築する開発者。
  • 認知モデルやエージェントアーキテクチャを研究する研究者。
  • LLM アプリケーションでセッション横断の永続性が必要なチーム。

Highlights

  • Multi-tier Memory：短期、エピソディック（グラフベース）、プロファイル（SQLベース）メモリを分離したシステム。
  • Broad Integration：LangChain、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex、n8n と互換性あり。
  • LLM Agnostic：OpenAI、Anthropic、Bedrock、Ollama など、あらゆるプロバイダーで動作。
  • MCP Support：Model Context Protocol をネイティブにサポートし、Claude Desktop や Cursor などのツールと統合可能。

関連

  • プロジェクト
    supermemoryai/supermemory

    Supermemoryは、AIのための永続的なメモリおよびコンテキストエンジンであり、エージェントがユーザーの好みを記憶し、進化する事実を追跡し、統合されたAPIを通じて外部データソースを統合できるようにします。

  • プロジェクト
    mnemon-dev/mnemon

    Mnemon は、LLM エージェントに永続的なグラフベースのメモリを追加するクロスプラットフォーム CLI です。ホスト LLM が何を記憶し、リンクし、忘れるかを監督し、Mnemon が決定論的な保存、減衰、重複排除、およびオプションのベクトル検索を処理します。ワンクリック設定で多くの AI コーディングツール（Claude Code、Codex、Cursor など）と統合でき、必要なのは単一のローカルバイナリのみで、追加の API キーは不要です。

  • プロジェクト
    agentic-box/memora

    構造化ストレージ、セマンティック検索、ナレッジグラフを通じて永続的な集合知を提供する、AIエージェント向けのMCPメモリ層。

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    TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

    TencentDB Agent Memoryは、LLMエージェント向けのオープンソースのメモリハブです。会話をキャプチャし、再利用可能なスキルを抽出し、ドキュメントからWikiを構築し、コードをCodeGraphにインデックス化します。中央UI（Memory Hub）により、チームは資産を管理し、きめ細かなACLを設定し、特定のメモリ断片を個々のエージェントにバインドできます。エージェントは統一されたプロキシと通信するため、あらゆるフレームワーク（Claude Code、DeepSeek Harness、OpenClawなど）がコード変更なしで同じメモリを使用できます。ベンチマークでは、ペルソナ保持率が59%向上しました。リポジトリには、ワンクリックのDockerデプロイメント、移行ツール、ゼロ構成のコールドスタートやその他の統合に向けたロードマップが用意されています。

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    MemTensor/MemOS

    MemOS 2.0 は、LLMベースのAIエージェント向けのメモリオペレーティングシステムです。テキスト、画像、ツールトレースなどのマルチモーダルメモリ（ノード）をグラフとして整理し、一元的なAPIで保存・取得・編集・削除が可能です。ホストされたクラウドサービス（APIキーによるアクセス）として動作するか、Docker（Neo4j + Qdrant）またはローカルSQLiteプラグインでセルフホストできます。OpenClaw、Hermes、DeepSeek Harnessとの準備済みプラグインが利用可能。ベンチマークでは既存の商用メモリ製品を上回ることが示されています。Apache 2.0 ライセンス。