MemTensor/MemOS

Self-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-retrieval, and cross-task skill reuse, with 35.24% token savings

What it solves

MemOS は AI エージェントに永続的な長期記憶を提供し、エージェントが時間とともにコンテキストやユーザーの好み、過去のやり取りを忘れてしまう問題を解決します。記憶を「ブラックボックス」的な埋め込みストアから、検査・編集可能なシステムへと変換し、エージェントが経験を通じて能力を成長・進化させられるようにします。

How it works

MemOS は「メモリオペレーティングシステム」として機能し、情報の保存・取得・管理を統合します。グラフベースの構造を用いて記憶を表現し、データポイント間の複雑な関係を可能にします。システムはテキスト、画像、ツールトレース、パーソナといったマルチモーダル記憶をサポートし、知識ベースを「memory cubes」として整理し、共有と分離を制御します。

本番環境の安定性を確保するため、低レイテンシの非同期メモリ取り込みを行う MemScheduler を搭載しています。また、自然言語フィードバックによるメモリ修正を可能にし、ユーザーやエージェントが既存の記憶を洗練させることができます。

Who it’s for

  • AI Agent Developers：アシスタント、カスタマーサポートボット、または一貫したコンテキストリッチな対話が必要なパーソナライズドエージェントを構築する開発者。
  • Enterprise Users：複数のエージェントやプロジェクト間で分離または共有メモリが必要なチーム。
  • Local-First Developers：Hermes Agent や OpenClaw を使用し、SQLite を用いた 100% デバイス上メモリを求める開発者。

Highlights

  • Unified Memory API：メモリの追加、取得、編集、削除を行う単一インターフェース。
  • Multi-Modal Support：テキスト、画像、ツールトレースを一つのシステムでネイティブに扱う。
  • Memory Cubes：動的な構成と分離を可能にするコンポーザブルな知識ベース。
  • Asynchronous Ingestion：MemScheduler による高並行性サポート。
  • Tiered Skill Evolution：ローカルプラグインが L1 トレースから L3 ワールドモデル、結晶化スキルへと記憶を進化させる。
  • Hybrid Retrieval：FTS5 とベクトル検索を組み合わせ、より正確なリコールを実現。