Memento-Teams/Memento-Skills

何を解決するか

Memento-Skills は、AIエージェントが再利用可能な能力を開発・永続化できるフレームワークを提供します。モデルの重みに頼るのではなく、エージェントがスキルを自ら作成・修復・外部メモリに保存できるようにすることで、"読む・実行する・反映する・書き込む" のライフサイクルを通じて、複雑なタスクにおけるパフォーマンスを時間とともに向上させることができます。

動作方法

このシステムは、意図、計画、実行、反映の4段階からなる ReAct アーキテクチャを使用しています。エージェントがタスクに直面すると、キーワードまたはLLMベースのルーティングというハイブリッドアプローチで既存のスキルにルーティングされます。スキルが失敗した場合や存在しない場合、エージェントは実行トレースを反映して新しいスキルを作成するか、既存のスキルを修復できます。これらのスキルは、データベース、ファイル、またはベクトルストレージといったプラグ可能なストレージシステムに保存され、"Dream Daemon" によって背景で経験を統合し、長期記憶に変換されるように進化できます。

対象ユーザー

継続的なファインチューニングなしで拡張可能で自己改善可能な自律エージェントを開発する開発者向けに設計されています。また、GUI、CLI、および Feishu、DingTalk、WeChat などのIMプラットフォームへの統合を備えたデプロイ可能なエージェントを希望するユーザーにも適しています。

主な特徴

• スキル中心のランタイム: ルーティング、実行、反映を含む完全なオーケストレーションシステム。
• 自己進化する能力: 失敗した実行トラジェクトリに基づいてスキルを自動的に作成・修復する機能。
• マルチプラットフォームデプロイ: デスクトップアプリ（Windows/macOS）、CLI、GUI、およびさまざまなIMゲートウェイをネイティブサポート。
• ロボットのような学習: 原子的なツールから複雑な学習された行動へとスキルライブラリを成長させる、研究に基づいたアプローチ。
• 豊富なツールセット: 原子的なツール（bash、python_repl、web）を統合したユニファイドツールレジストリと、MCPクライアント統合を備えています。