NevaMind-AI/memU

memUとは？

memU（発音はmem-you）は、軽量なエージェント駆動型パーソナルメモリシステムです。これにより、共有・検索可能な、あなた自身のLLM生成ナレッジのwikiを、以下にわたって保持できます：

• 異なるチャットセッション、
• 複数のAIエージェント（ChatGPT、Claude Code、Cursor、OpenClaw、Hermes、WorkBuddyなど）、
• さらには異なるデバイス間で。

memUのコアはわずか約500行のPythonで構成されており、メモリロジックを簡単に読んだり、監査したり、拡張したりできます。

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なぜ使うのか？

• 有用なコンテキストを失わない – memUは各エージェントのやり取りの有用な部分を自動的にキャプチャし、再利用可能なMarkdownの「スキル」として保存します。
• クロスエージェント再利用 – あるエージェント（例：Claude Code）で学んだスキルは、追加の作業なしに別のエージェント（例：Cursor）で取得できます。
• セルフホスティングオプション – すべてを自分のマシン上でプライベートに保つか、ホスト型のmemU Cloudサービスを使用できます。
• メモリレイヤーにLLMオーバーヘッドなし – memUは、あなた（またはエージェント）が生成するMarkdownを保存・埋め込み・取得するだけです。独自のLLM呼び出しは行いません。

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どのように機能するのか？

1. ホストアダプター – 小さなバイナリ（例：memu-codex、memu-claude-code）が、特定のエージェントがセッションログをどこに書き込むか、どの指示ファイルをエージェントが読み取るかを認識します。
2. メモライズ – スケジュールされたバックグラウンドタスクが新しいセッションログを読み取り、それらを自己完結型ジョブに分割し、エージェントに渡します。
3. スキル抽出 – エージェントは、新しいスキルを作成するか、既存のスキルをパッチするか、何もしないかを決定します。結果は、再利用可能なワークフローを説明するクリーンなMarkdownファイルです。
4. コミット – memUはスキルファイルを共有ストアに書き戻し、スキル名/説明を埋め込み、インデックスを作成します。
5. 取得 – エージェントが新しいクエリに応答する前に、memUはretrieve呼び出しを注入し、ベクトル類似度に基づいて最も関連性の高いスキルを返します。

すべての埋め込みとベクトル検索の作業は、設定可能なバックエンド（インメモリ、SQLite、またはpgvectorを使用したPostgres）によって処理されます。LLMが関与するのは、スキルのMarkdownを書くエージェントだけです。

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クイックスタート / インストール

# CLIをインストール（コアライブラリとすべてのホストアダプターを含む）
pip install memu-cli          # Pythonパッケージ
# またはnpm/uvのショートカットを使用
npx memu-cli --help
uvx --from memu-cli memu

1. APIキーを取得 – memU Cloudサイトhttps://memu.soから（またはセルフホストモード用に独自の埋め込みプロバイダーを設定）。
2. エージェントに1行のメッセージを送信（ChatGPT、Claude Codeなど）：

   Read https://memu.pro/SKILL.md, follow its instructions to install and configure memU, API Key is memu_•••••••••
   

   スキルファイルは、ホストの検出、適切なバイナリのインストール、~/.memu/config.envの設定、ブリッジタスクのスケジュールをエージェントにガイドします。
3. <binary> doctorで検証 – 解決された設定と、成功した取得テストを報告します。

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memUの使用

• 自動取得 – インストールされると、ホストアダプターは各エージェント応答の前にretrieveステップを注入するため、追加のコマンドなしで関連スキルを取得できます。
• 手動取得 – スキルを直接要求できます：

  memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
  # お使いのエージェントに一致するバイナリに置き換えてください
  

• 開発者統合 – 独自のアプリケーションでmemu memorizeを使用して、任意の会話ログをmemU互換のスキルMarkdownに変換します。必要なJSONL形式についてはdocs/developer.mdを参照してください。

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エコシステムと互換性

OS	エージェント	メモライズ	取得
macOS	ChatGPT (Work mode)、Claude Code、Cursor、OpenClaw、Hermes、WorkBuddy	✅	✅
Windows	macOSと同じ（モデル固有の注意点がいくつかあり）	✅	✅
Linux	Codex (VS Code)、Claude Code、OpenClaw	✅/❌	✅

対応アダプターには以下が含まれます：

• memu-codex
• memu-claude-code
• memu-cursor
• memu-openclaw
• memu-hermes
• memu-workbuddy
• memu-cola
• memu-pi
• その他のJSONLベースのエージェント用の汎用memu-agent。

新しいホストの追加には、TranscriptSource（ログが存在する場所）と小さなCLIラッパーの実装のみが必要です – コアパイプラインは共有されます。

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設定

すべての設定は環境変数から読み取られ、~/.memu/config.envにフォールバックします：

• MEMU_DB – ベクトルストアのパス/DSN（デフォルトはSQLite）。
• MEMU_EMBED_PROVIDER – openai、jina、voyage、doubao、openrouter。
• MEMU_API_KEY – プロバイダー固有のキー。
• MEMU_EMBED_MODEL – モデル名（プロバイダーごとにデフォルト）。
• MEMU_MEMORY_MODE – local（デフォルト）またはcloud。

<binary> doctorを実行して、解決された設定を確認し、取得をテストします。

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ライセンス

Apache-2.0（寛容、商用利用に適しています）。

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TL;DR

memUは、LLMセッションから自動的に学習し、その知識をサポートされているAIコーディングアシスタントに即座に利用可能にするパーソナルでエージェントに依存しないwikiを提供します。しかも、小さくて検査可能なコードベースで実現します。