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ReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.
解決する課題
ReMeは、AIエージェント向けのローカルファーストで自己進化する個人知識ベースを提供します。エージェントがセッションをまたいでコンテキストを失ったり、長期的な知識、好み、手順的な経験を保存・洗練するための永続的でユーザーが制御可能な方法が不足しているという問題を解決します。
仕組み
ReMeは「メモリはファイル、ファイルはメモリ」という哲学を実装し、すべての永続メモリをfrontmatterとwikilinksを持つ通常のMarkdownファイルとして保存します。キャプチャ-インデックス-統合-リコールのループを使用します：
- キャプチャ：
auto_memoryが会話から事実を抽出し、auto_resourceが外部ファイルをデイリーカードに変換します。 - インデックス：バックグラウンドウォッチャーがMarkdownファイルを取り込み、再構築可能なBM25およびオプションの埋め込みインデックス、さらにwikilinkグラフを作成します。
- 統合：
auto_dreamが定期的に最近のファイルから再利用可能なユニットを抽出し、「digest」ディレクトリ内の長期的な知識ノードを作成、洗練、または修正します。 - リコール：エージェントはハイブリッド検索（BM25とオプションのベクトル）とwikilink展開を使用して、正確な行レベルのパッセージとその関係を取得します。
対象読者
パーソナルアシスタントやコーディングエージェントなどのAIエージェントを構築する開発者向けに設計されています。エージェントが永続的で透明性があり、進化するメモリを持ち、異なるエージェントランタイム間で共有できることを望む開発者向けです。
ハイライト
- 人間が読めるストレージ：メモリはMarkdownとして保存され、ユーザーは標準ツールを使用してエージェントの知識を検査、編集、バックアップできます。
- 自己進化：バックグラウンドの「夢見る」プロセスを通じて、会話やリソースを自動的に長期的な知識に変換します。
- クロスエージェント互換性：Python API、HTTP、MCP、またはDeepSeek Harness、OpenClaw、Claude Code向けの特定のプラグインを介して、複数のエージェントフレームワークと連携します。
- ローカルファースト：メモリワークスペースをユーザーのローカルマシンに保持し、データの所有権と制御を保証します。
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