RichmondAlake/memorizz

何を解決するか

Memorizz は、セッションや会話間で情報を記憶できる AI エージェントを構築するためのフレームワークです。LLM の「忘却」問題に対処するために、構造化された多層メモリシステムと継続的学習のためのコントロールプレーンを提供し、エージェントが時間とともに知識を保持・改善できるようにします。

動作方法

複数のメモリタイプ（エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、短期記憶、共有記憶）を実装し、MongoDB、Oracle、ローカルファイルシステムなどのプラグ可能なストレージプロバイダーをサポートします。フレームワークは意味的検索（埋め込みとベクトル検索）とエンティティ記憶を用いて、プロファイル風の事実を扱います。また、「メタハーネス」と呼ばれる制御プレーンにより、Claude Code や OpenHands などの外部コードエージェントを共有メモリとポリシー制御プレーンの後ろで実行できます。

対象ユーザー

記憶拡張型 AI エージェントを開発する開発者、LLM における継続的学習を研究する研究者、ローカル Web UI と CLI を備えた永続的でパーソナライズされた AI アシスタントを求めるユーザー。

特徴

• 多層メモリ: エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、短期記憶システムをサポート。
• 継続的学習: 成功したツールワークフローを自動的に再利用可能なスキルに昇格。
• メタハーネス: 外部エージェント（例：Codex、OpenHands）を共有メモリとホスト検証済みの結果で実行するための制御プレーン。
• MCP 接続性: Notion や Google カレンダーなどのツールに接続するための Model Context Protocol (MCP) への第一級のサポート。
• ローカル LLM サポート: Hugging Face、MLX（Apple Silicon）、Ollama、OpenAI 互換サーバーとのネイティブ統合。
• プロダクションガバナンス: 永続的なホスト承認、サンドボックス内コード実行、コンテキストウィンドウのテレメトリを含む。