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.
What it solves
TencentDB Agent Memory は、AI エージェントにおける「コンテキスト過負荷」や記憶喪失の問題に対処します。エージェントがセッション間で同じ指示、SOP、プロジェクト背景を繰り返す必要を防ぎ、膨大で冗長なツールログを LLM のコンテキストウィンドウに投げ込む際のトークンコストを削減します。
How it works
本プロジェクトは、フラットなベクトル保存から離れ、階層的アプローチを採用したレイヤードメモリアーキテクチャを実装しています。
- Memory Layering: 情報をセマンティックピラミッドとして整理します。長期記憶では、生の会話 (L0) → 原子事実 (L1) → シナリオブロック (L2) → ユーザーペルソナ (L3) の順に進みます。短期タスクでは、3 層システム（生ツール出力、ステップレベル要約、軽量 Mermaid キャンバス）を使用します。
- Symbolic Memory: 冗長な中間ログを処理するため、システムは全文テキストを外部ファイルにオフロードし、タスク状態を高密度の Mermaid シンボルグラフで表現します。エージェントはこのグラフ上で推論し、特定の詳細が必要なときだけ
node_idを介して全文テキストを取得します。 - Heterogeneous Storage: 下層の証拠（事実、ログ）はデータベースに、上層の構造（ペルソナ、シーン）は人間が読める Markdown ファイルに保存し、高レベルの抽象から実データへの完全なトレース可能性を確保します。
Who it’s for
OpenClaw や Hermes などを使用した長期ホライズン AI エージェントを構築する開発者向けです。エージェントが複雑なワークフロー、ユーザーの好み、タスクコンテキストをトークン上限に達することなく、かつ精度を失わずに保持できるようにします。
Highlights
- Significant Token Reduction: 特定ベンチマークでトークン使用量を最大 61.38% 削減。
- Improved Performance: パス率とペルソナ精度を向上（例：PersonaMem の精度を 48% から 76% に向上）。
- Lossless Recovery: シンボルから生証拠への決定的なドリルダウンパスを維持。
- Plugin Integration: OpenClaw と Hermes エージェント向けの即使用可能プラグインを提供。