angelnicolasc/graymatter

30 sec to give your AI agents persistent memory. Reduce 90% token consumption while also maintaining quality.

解決する課題

AIエージェントは通常ステートレスであり、セッション間で情報を保持できません。コンテキストを維持するために、開発者は多くの場合、対話履歴全体を再注入する必要があり、これがトークン使用量の線形増加、コスト増、パフォーマンス低下を招きます。GrayMatterは、永続的で埋め込み可能なメモリレイヤーを提供し、履歴の完全な注入を必要とせずに、エージェントがセッションをまたいで事実を記憶できるようにします。

仕組み

GrayMatterは、単一バイナリでゼロ依存のGoライブラリ、またはMCP (Model Context Protocol) サーバーとして動作します。ベクトル、キーワード、および直近のシグナルを組み合わせたハイブリッドなリコールシステムを使用し、特定のタスクに対して最も関連性の高い8つの事実を抽出します。非同期の統合プロセスにより、記憶の要約、減衰、整理を行い、型付きエンティティを自動的に抽出して自己構築型のナレッジグラフを作成します。Claude Codeのような特定のクライアント向けには、システムプロンプトに定期的なリコールを自動注入するフックをインストールできます。

対象ユーザー

AIエージェントを構築している開発者、またはMCP互換クライアント（Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Antigravityなど）を使用しており、軽量かつオフラインでベンダーに依存しない長期記憶をエージェントに持たせたいと考えている方。

ハイライト

永続的メモリ: 事実はセッションをまたいで保持され、キーワードだけでなく意味に基づいてリコールされます。
トークン効率: 完全な履歴注入と比較して、コンテキストトークンを最大90%削減します。
自己構築型ナレッジグラフ: エンティティを自動抽出し、共起に基づいてリンクを作成します。Obsidianへのエクスポートも可能です。
ゼロ依存: Docker、Redis、クラウドアカウントを必要としない、約10MBの単一静的バイナリとして配布されます。
可観測性: TUI (Terminal User Interface) ワークベンチを搭載しており、記憶やナレッジグラフの閲覧、フィルタリング、管理が可能です。
キュレーション: 決定論的な減衰（30日の半減期）をサポートし、memory_reflect を通じてエージェントが自律的に記憶を整理できます。