TeleAI-UAGI/telemem

What it solves

TeleMem はエージェントメモリ管理レイヤーで、AI エージェントが安定した長期かつキャラクター一貫性のあるメモリを保持できるよう設計されています。会話型 AI におけるキャラクター間のメモリ混乱、書き込み速度の遅さ、マルチモーダル（特に動画）コンテンツに対する推論ができないといった一般的な問題を解決します。

How it works

TeleMem はキャラクター認識要約、セマンティッククラスタリング、効率的ストレージのパイプラインを使用します。対話メッセージが追加されると、システムはグローバルとキャラクター別の複数視点から要約を生成します。その後、バッファとバッチフラッシュ機構を用いて、LLM により類似メモリをセマンティックにマージし、冗長性を削減します。ストレージは FAISS を用いた高速ベクトル検索と、人間が読めるメタデータ用に JSON を併用したデュアルライト方式です。動画については、フレーム抽出、キャプション生成、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、ReAct スタイルのマルチステップ動画推論を可能にします。

Who it’s for

このプロジェクトは以下の開発者向けです：

• マルチキャラクターのバーチャルエージェントシステムや NPC。
• 伴侶やカスタマーサービス向けの長期記憶 AI アシスタント。
• 複雑なストーリーテリングやワールドビルディング環境。
• 動画コンテンツの保存と推論が必要なエージェント。

Highlights

• Mem0 Compatibility：Mem0 と互換性のある API を提供し、高性能なドロップイン置換として機能します。
• Character-Isolated Memory：各キャラクターごとに独立したメモリプロファイルを自動構築し、人格混乱を防止します。
• Multimodal Video Memory：動画からテキストへの完全パイプラインとマルチステップ動画 QA を実装。
• Local-First：Qwen と FAISS を使用した完全ローカル実行をサポートし、Ollama、DeepSeek、MiniMax と統合。
• High Performance：バッチフラッシュの並行処理により書き込みを高速化し、長対話ベンチマークでの精度を向上させます。