RichmondAlake/memorizz

Memorizz とは

Memorizz は、メモリファースト の AI エージェントを構築するための Python フレームワーク です。永続ストレージ、大規模言語モデル（LLM）プロバイダー、プロンプト、推論を結び付け、エージェントがセッションをまたいで有用な事実を記憶し、適切なコンテキストを取得し、時間の経過とともに意思決定を改善できるようにします。

コアコンセプト

概念	提供されるもの
メモリタイプ	エピソード（会話履歴）、セマンティック（知識ベース）、手続き（ツールとワークフロー）、短期（作業コンテキスト）、共有（チームワークスペース）。
インテリジェンスプレーン	LLM、プロンプト、計画、ツール選択、メモリシステムを組み合わせるレイヤー。その目標は、より高い意思決定品質と幻覚の低減です。
継続学習	エージェントはツールの結果をキャプチャし、成功したパターンを再利用可能なスキルに蒸留し、機能しなくなったスキルを自動的に評価して降格させます。
忘却メカニズム	メモリは新しさ、重要度、関連性でランク付けされます。抑制は可逆的で制御され、生成的エージェントの忘却を模倣します。

主要コンポーネント

1. MemAgent / MemAgentBuilder – エージェントを定義するための主要クラス。指示を設定し、モデルプロバイダー（OpenAI、Ollama など）を選択し、メモリスコープを選択し、永続エージェントを構築します。
2. メモリプロバイダー – プラグアンドプレイのバックエンド：ローカルファイルシステム、MongoDB、Oracle、Notion + ベクターストアなど。すべて共通の契約に従います。
3. ハーネス – 外部実行環境（Codex、Claude Code、OpenHands、DeepSeek など）。MetaHarness は任意のハーネスでタスクを実行し、メモリスコープを維持し、予算、承認、検証を強制できます。
4. CLI / UI – memorizz コマンドラインとローカル Web ダッシュボードは、実行、成功率、トークン使用量、コスト、メモリの健全性を表示します。システムを MCP サーバーとして公開して、マルチユーザー設定にすることもできます。
5. コーディングアシスタント用プラグイン – プラグインにより、Codex または Claude Code は各セッションをプロジェクトの記憶された事実と以前の要約で開始し、他のエージェントとメモリを共有できます。

典型的なワークフロー（Python SDK）

from memorizz import MemAgentBuilder

agent = (
    MemAgentBuilder()
    .with_instruction("役立つコンテキストを記憶し、ユーザーを支援するために使用します。")
    .with_llm_config({"provider": "openai", "model": "gpt-4o-mini"})
    .with_memory_ids("my-assistant")
    .build_and_save()
)

scope = {"memory_id": "my-assistant", "user_id": "alice", "thread_id": "intro"}
with agent.lifecycle(close_memory_provider=True):
    agent.run("私は決済システムに取り組んでいます。", **scope)
    print(agent.run("私の仕事について何を話しましたか？", **scope))

エージェントは最初のステートメントをエピソードメモリに保存します。2 回目の呼び出しで自動的に取得されます。

はじめに

• PyPI からインストール：pip install memorizz。
• API キーを提供します（例：OPENAI_API_KEY）。
• 対話型 CLI には memorizz を、ダッシュボードには memorizz ui を実行します。
• memorizz memory configure でメモリストレージを構成します（ファイルシステム、Notion など）。
• 上記のクイックスタートコードを使用して、永続アシスタントを作成します。

誰が使うか

• 自律アシスタントの開発者で、長期的なコンテキストが必要な場合（例：パーソナル AI、サポートボット）。
• マルチエージェントワークフローを構築するチームで、エージェントが知識を共有し、タスクを委任する場合。
• 継続学習とメモリ駆動プロンプトを探求する研究者。
• ツールを多用する自動化で、キャッシュされたツール結果と可逆的な忘却の恩恵を受ける場合。

成熟度とライセンス

• 実験的 – API は変更される可能性があり、プロジェクトは本番環境向けにセキュリティ強化されていません。
• PolyForm Non-commercial 1.0.0 の下でライセンスされています（非商用利用は無料）。

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要するに： Memorizz は、LLM エージェントに 記憶 を与える、かなり完全なオープンソースの Python ツールキットです。実行をまたいで知識を永続化、取得、精緻化し、UI による可観測性、コーディングアシスタント用のプラグインサポート、さまざまな外部モデルでタスクを実行するための「ハーネス」システムを備えています。