TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.
TencentDB Agent Memory
概要 – 大規模言語モデル (LLM) エージェントがワークフロー中に生成した知識を保存、整理、再利用できるようにするオープンソースの「メモリハブ」です。生のチャットログ、抽出されたスキル、ドキュメント、コードベースを構造化された資産 (チャットメモリ、スキル、Wiki、CodeGraph) に変換し、複数のエージェントやチーム間で共有できます。
コアコンセプト
LLM駆動型エージェントを使用する場合、会話、エージェントが書いたコード、読み取ったドキュメントは、通常セッション終了後に破棄されます。TencentDB Agent Memoryはその経験をキャプチャし、再利用可能な断片に蒸留して、将来のエージェントが利用できるようにすることで、「車輪の再発明」を防ぎます。
主要コンポーネント
| コンポーネント | 保存内容 | 使用方法 |
|---|---|---|
| Memory Core | 生の会話 (L0) → 抽出された事実 (L1) → シナリオブロック (L2) → 長期ペルソナ (L3) | 階層的な検索：高速なL2/L3コンテキストを優先し、必要に応じてBM25 + ベクトル検索でL1/L0にフォールバックします。 |
| Memory Hub (パネル) | チーム用中央UI：チーム、ユーザー、エージェントの作成、資産の閲覧、ACL設定、エージェントへの資産バインド。 | 人間による制御 – プライベート、チーム全体、制限付きのいずれにするかを決定します。 |
| Proxy | あらゆるLLMエージェントフレームワーク (Claude Code、DeepSeek Harness、CodeBuddy、OpenClawなど) に統一APIを提供する軽量HTTPゲートウェイ。 | エージェントはベースURLをプロキシに向けるだけでよく、SDKの変更は不要です。 |
| Wiki | 製品ドキュメント、設計仕様書、ランブックから生成された構造化ページ。グラフとしてリンクされます。 | エージェントは /v3/tools/list → /v3/tools/call を呼び出してページを読み取ったり、リンクを辿ったりできます。 |
| CodeGraph | コードリポジトリのシンボル、ファイル、呼び出し関係、影響パスのインデックス。 | 変更前の影響分析と正確なコード検索を可能にします。 |
| Skill library | 過去の実行から抽出された、バージョン管理され検証済みの「経験ブロック」(例：リリースチェックリスト、トラブルシューティングフロー)。 | エージェントは必要に応じてスキルをコンテキストに読み込むことができます。 |
実行方法
- リポジトリをクローンし、
deploy/global-imagesにあるstart-all.shスクリプトを実行します。このスクリプトは、memory-core、memory-hub、proxy の3つのDockerコンテナを起動します。 .envファイルに2セットのLLM認証情報 (memory-group 用と proxy-group 用) を入力します。- コンテナ起動後、
http://localhost:8125にアクセスします。ここがMemory Hub UIであり、チームの作成、資産のインポート、エージェントへのバインドを行います。 - サポートされているエージェントフレームワークをプロキシURLに向けます (READMEにはClaude Code、DeepSeek Harness、Codex、CodeBuddy、WorkBuddy、Hermes、OpenClawなどのアダプターが記載されています)。ベースURL以外、コードの変更は不要です。
デフォルトのストレージバックエンドはPostgreSQLですが、インストールガイドを通じて実験的なMongoDBバックエンドを有効にすることも可能です。
一般的なワークフロー (コールドスタートから本番環境まで)
- 既存知識のインポート – コードリポジトリ、ドキュメント、過去の会話ログをアップロードします。ハブが自動的にCodeGraphとWikiを構築し、チャットメモリ/スキルを抽出します。
- チームの作成 – 人間のユーザーと仮想エージェント (Scout、Builder、Reviewerなど) を追加します。各エージェントに必要な資産を割り当てます (例：Builderには製品WikiとCodeGraph、Scoutには市場調査Wiki)。
- タスクの実行 – エージェントがプロキシを呼び出し、プロキシが必要に応じて適切な資産をプルして作業を実行し、新しい資産 (新しいスキル、更新されたWikiなど) を書き戻します。
- 反復 – 後続のエージェントは蓄積されたメモリから開始するため、プロンプトやLLM呼び出しの回数が少なくて済みます。
ベンチマークで示された利点
| 指標 | メモリなし | メモリあり | 改善 |
|---|---|---|---|
| PersonaMem (長期的な対話でユーザー情報を保持する能力) | 48 % | 76 % | +59 % |
このテストは、このハブを備えたエージェントが、単純なチャットのみのアプローチよりもユーザーの好みや事実をはるかにうまく保持できることを示しています。
想定されるユーザー
- 個人開発者：AI拡張ツールを構築し、LLMアシスタントに過去の決定を記憶させたい方。
- スタートアップ：複数の専門エージェント (研究、コーディング、QA) を運用し、モデルの再トレーニングなしで知識ベースを共有したい方。
- 企業：エージェントごとに閲覧可能な内容をきめ細かく制御 (プライベート/チーム/ACL) したい方。
- 研究者：会話メモリとコード/ドキュメントのインデックスを組み合わせたRAG (Retrieval-Augmented Generation) パイプラインを研究している方。
ロードマップ (README時点)
- v2.0.1 – ゼロ構成コールドスタート、Wiki生成の高速化、ユーザー/チームごとのカスタムプロンプト、スキルエクスポート、Codex「IDE Plan」モードのサポート。
- 完全自動化されたメモリルーティング、プライベートリポジトリのCodeGraphインデックス作成、より高度なACLモデルの開発を継続中。
コミュニティと貢献
- MITライセンスの下でオープンソース化。
- 問題は24時間以内に回答されます。議論やPRを歓迎します。
- このプロジェクトは、オープンソースの CodeGraph、Hermes Agent、およびKarpathyの「LLM Wiki」コンセプトのコードを再利用しており、それらのアップストリームプロジェクトにクレジットを付与しています。
TL;DR – TencentDB Agent Memoryは、LLMエージェントに永続的で検索可能、かつ権限を認識する「脳」を提供するセルフホスト型プラットフォームです。チャット、ドキュメント、コードを階層化された資産に変換することで、エージェントチームはより迅速に作業でき、プロンプトの繰り返しを減らし、セッション間での継続性を向上させることができます。
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