agentic-box/memora

何を解決するか

MemoraはAIエージェントに永続的で集団的なメモリレイヤーを提供します。エージェントがセッション間でコンテキストを失うのを防ぎ、構造化された事実、TODO、ドキュメントを耐久的に保存・整理・取得できるようにします。

動作方法

これは知識グラフを管理するModel Context Protocol (MCP) サーバーとして動作します。ローカルストレージにはSQLiteを使用し、クラウド同期（S3、R2、D1）も選択可能です。システムは「Absorb」プロセスを用いて、LLMが入力情報を分類し、重複を避け、関連する事実をリンクします。検索は、意味的検索（ベクトル埋め込み）、全文検索、および特定の memory_digest 関数により、特定のトピックに関連するメモリと未解決の課題をまとめて行います。

対象ユーザー

長期記憶、セッション間コンテキスト、プロジェクト固有の事実やタスクの構造化された知識ベースを維持する必要があるAIエージェントを開発する開発者。

特徴

• 永続的グラフメモリ: タイプ付きエッジと階層的構造を持つグラフとして情報を保存。
• 上書き履歴: 古い事実を削除するのではなく、新しい情報で上書きすることで、変更履歴を維持。
• 意味的検索: OpenAIやsentence-transformersを用いたベクトル埋め込みと全文フィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索をサポート。
• Absorbと重複除去: LLMを用いて、新規情報の自動分類、統合、重複除去を実行。
• ドキュメントストレージ: マークダウンドキュメントを検索可能なフラグメントツリー（主張、リスク、計画）として扱う。
• 可視化: インタラクティブな知識グラフ可視化用の組み込みHTTPサーバーを備える。