TeleAI-UAGI/telemem

何を解決するか

TeleMem は、会話型AIに安定した長期的でマルチモーダルな記憶を提供するためのエージェント記憶管理レイヤーです。AIエージェントにおける一般的な課題、たとえば長時間の対話において一貫したキャラクター設定を維持できないこと、トークンコストが高くなること、動画コンテンツの構造的な保存および推論ができないことに対処します。

動作方法

TeleMem は、キャラクターに特化した要約、意味的クラスタリング、効率的なストレージのパイプラインを使用して情報を管理します。対話から重要な事実を抽出し、LLM を使って類似した記憶を意味的に統合して衝突を低減します。テキストについては、高速なベクトル検索に FAISS を使用し、人間が読みやすいメタデータには JSON を使用する二重ストレージシステムを採用しています。動画については、フレームの抽出、キャプションの生成、ベクトルデータベースへの保存というパイプラインを実装しており、エージェントが動画コンテンツに対してマルチステップ推論（ReActスタイル）を実行できるようにしています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、複数キャラクターのバーチャルエージェントシステムを開発している開発者、長期記憶を持つAIアシスタント（たとえばコンパニオンAIやカスタマーサポートAI）を開発している人、動画理解および情報検索にマルチモーダル機能を必要とするエージェントの開発者向けです。

特徴

• キャラクター固有の記憶: キャラクターごとに分離されたメモリプロファイルを自動作成し、キャラクターの混乱を防ぎます。
• マルチモーダル動画対応: 動画をフレームとキャプションに変換し、ベクトルベースの検索と推論に利用する完全なパイプラインを提供します。
• Mem0互換性: APIが互換性を持つ高パフォーマンスな Mem0 の即時置き換え可能な代替品です。
• ローカル優先: Qwen と FAISS を使用して完全にローカルで実行可能で、データのプライバシーを確保します。
• 高パフォーマンス: バッチフラッシュによる高速な書き込み速度と、ベースラインより高い記憶精度を実現しています。