activeloopai/hivemind
Hivemind turns your traces into reusable skills across agents
解決する課題
Hivemind は、AI コーディングエージェント向けの共有型クラウドバックエンドメモリシステムを提供します。各エージェントのセッションが毎回ゼロから始まる「忘却問題」を防ぎ、あるエージェント（または同僚）が複雑な問題を解決した場合、その解決策がチーム内のすべてのエージェントに自動的に利用可能になるようにします。
動作方法
Hivemind は、キャプチャ、コード化、伝播のサイクルで動作します：
- キャプチャ：サポートされているエージェントからのプロンプト、ツール呼び出し、応答を構造化されたトレースとして取得し、Deeplake に保存します。
- コード化：バックグラウンドワーカーがこれらのトレースを分析し、繰り返しパターンを特定して再利用可能な
SKILL.md ファイルに抽出します。
- 伝播：これらのコード化されたスキルとセッション要約は、ハイブリッドな語彙的・意味的検索を通じて、すべての接続されたエージェントに提供され、推論中に過去の作業を思い出せるようにします。
- 仮想ファイルシステム：SQL をバックエンドに持つ仮想ファイルシステムを使用して、
~/.deeplake/memory/ 上のファイル操作をインターセプトします。
対象ユーザー
Claude Code、Cursor、OpenClaw、Codex、Hermes、pi などの AI コーディングアシスタントを使用し、チーム内で知識を共有し、トークン消費量とセッション回数を削減したい開発者やエンジニアリングチーム。
特徴
- エージェント間メモリ：同じチーム内の異なる AI アシスタント間で動作し、知識をリアルタイムで伝播可能。
- パターンマイニング：成功したエージェントの相互作用を自動的にコード化されたスキル（
SKILL.md）に変換。
- コスト効率：LoCoMo ベンチマークにおいて、コスト（25%削減）、トークン使用量（1.7倍少ない）、質問あたりのターン数（31%少ない）で実証済み。
- 広範な統合：プラグイン、フック、MCP サーバーを介して幅広いエージェントをサポート（Claude Cowork 用の Alpha 統合も含む）。
- BYOC ストレージ：ユーザーが自身の GCS、Azure、S3、またはオンプレミスのバケットにデータを保持できる。
関連
- プロジェクト
24kchengYe/MemoMindMemoMindは、AIコーディングエージェント向けのローカルホスト型、GPU加速メモリシステムです。チャット、ドキュメント、日々の出来事から抽出された事実をPostgreSQL + pgvectorに保存し、知識グラフを構築。高速な4方向ハイブリッド検索（意味的、BM25、グラフ、時系列）を提供。エージェントは新しい情報を保持し、関連する記憶を想起し、全記憶を横断的に反映できます。すべてのデータはユーザーのマシン上に留まり、任意のOpenAI互換LLMと連携可能。Webダッシュボードで記憶を閲覧・エクスポートできます。
- プロジェクト
zilliztech/memsearchmemsearchは、AIコーディングアシスタントとの会話履歴をMarkdownとして記録し、ハイブリッド（BM25 + デンス）Milvusインデックスを構築するPythonライブラリおよびCLI。Claude Code、Codex、DeepSeek Harness、OpenClaw、OpenCodeなど複数のプラットフォームでプラグイン経由でクロスプラットフォーム検索を可能に。ローカルONNX埋め込みをサポート、オプションのZilliz Cloudバックエンド、バックグラウンドでのプロジェクト/ユーザーのメモ、自動的なスキル蒸留も実装。
- プロジェクト
AMAP-ML/SkillClawSkillClawは、LLMエージェントとLLM APIの間に位置するオープンソースシステムで、相互作用を自動記録し、再利用可能な「スキル」を抽出・重複排除・継続的に最適化します。Hermes、Codex、Claude Code、QwenPaw、OpenClawなど多数のエージェントと互換性があり、ローカルストレージ、OSS、またはS3を介してデバイス、エージェント、チームメンバー間で統一されたスキルライブラリを共有できます。
- プロジェクト
supermemoryai/supermemorySupermemoryは、LLMベースのアシスタント向けのホスト済み＋セルフホスティング可能な記憶・コンテキストエンジンです。チャット、メール、PDF、画像、コードなどから事実を抽出し、ユーザーごとのプロファイル（静的事実＋動的最近コンテキスト）を構築し、単一API（`add`、`profile`、`search`）でハイブリッドRAG＋記憶検索を提供します。人気ツール（Claude Code、Cursor、Codexなど）に永続的記憶を提供するプラグインがあり、ワンバイナリの`supermemory local`サーバーでローカル埋め込みを使用してオフラインで全スタックを実行できます。LongMemEval、LoCoMo、ConvoMemベンチマークで最先端の性能を達成（Recall@15が95％、コンテキスト削減率99％以上）しています。
- Dispatch