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。