MemoriLabs/Memori

Memori is agent-native memory infrastructure. A LLM-agnostic layer that turns agent execution and conversation into structured, persistent state for production systems. Built for enterprise, Memori works with the data infrastructure you already run, no rip-and-replace, and deploys across managed cloud, single-tenant cloud, VPC, and on-premises.

What it solves

Memori は AI エージェントや LLM アプリケーションに永続的で構造化されたメモリを提供し、セッション間で情報を忘れないようにします。エージェントはユーザーの好みやプロジェクトの慣例、ツール呼び出しや決定の結果を記憶でき、毎回フルコンテキストの大規模プロンプトを送る必要が減ります。

How it works

Memori はバックグラウンドレイヤーとして既存の LLM クライアント（OpenAI など）やフレームワーク（LangChain や Pydantic AI など）に組み込まれます。"attribution"（属性付与）に基づき、インタラクションを特定のエンティティ（例: ユーザー）やプロセス（例: 特定エージェント）にリンクして自動的に情報を取得・呼び出します。

メモリはエンティティ、プロセス、セッションの 3 つのレベルで構造化されて追跡されます。この "Advanced Augmentation" は属性、イベント、事実、好み、関係性を遅延なく追跡し、主要な LLM 呼び出しに遅延を追加しません。ユーザーは Memori Cloud を使ってゼロコンフィグ体験ができるほか、"Bring Your Own Database"（BYODB）方式で独自データベースを利用できます。

Who it’s for

  • AI Developers：セッションを跨いだ長期メモリが必要なエージェントを構築する開発者。
  • Solo Developers & Teams：Claude Code、Cursor、Warp など MCP 互換ツールを使用し、AI にコーディングパターンや部族知識を記憶させたいユーザー。
  • Enterprise Applications：異なる AI プロセス間でユーザー固有のコンテキストや好みをスケーラブルに管理したいチーム。

Highlights

  • Framework Agnostic：Anthropic、OpenAI、Gemini など主要 LLM と Agno、LangChain、Pydantic AI などのフレームワークに対応。
  • Low Token Overhead：LoCoMo ベンチマークで高精度を実現しながら、フルコンテキストプロンプトに必要なトークンのごく一部しか使用しません。
  • MCP Support：Model Context Protocol（MCP）を介して AI コーディングアシスタントに接続でき、SDK の統合は不要です。
  • Automatic Background Persistence：会話やエージェントの実行（ツール呼び出しを含む）をバックグラウンドで自動的にキャプチャします。