caura-ai/caura

何を解決するか

CauraはAIエージェント群の共有で管理されたメモリ層を提供します。エージェントが学んだ情報を保存し、チームや組織内で共有することで、同じミスを繰り返すのを防ぎます。1つのエージェントが得た知識は、厳格なガバナンスと可視性制御の下で他のエージェントにも利用可能になります。

動作方法

エージェントはCauraにプレーンテキストを書き込み、システムは単一パスのLLMプロセスを使用してメモリの種類を分類し、要約を生成し、PIIをフラグ付けます。ハイブリッド検索アプローチを採用しており、pgvectorによる意味的類似性、全文キーワードマッチング、知識グラフを組み合わせて関連情報を検索します。また、「Karpathyループ」と呼ばれる成果に基づく学習機能も備えており、エージェントが記憶に基づいて行動した後に成功または失敗を報告することで、効果的な行動を強化し、予防ルールを生成します。

対象ユーザー

複数テナント、複数エージェントのAIエージェント群を展開するチームに最適です。たとえば、数十から数千のエージェントを持つ企業において、監査可能なメモリ、エージェント間の知識共有、ガバナンスが本番環境での展開に不可欠な場合に役立ちます。

主な特徴

• 管理されたメモリ: テナントの分離、可視性スコープ（エージェント、チーム、組織）、エージェントの信頼レベルを実装し、アクセスを制御します。
• 自己改善型: 古いデータを上書きする矛盾検出機能と、重複したメモリを原子的な事実に統合する「結晶化」機能を備えています。
• 知識グラフ: 書き込みから自動的にエンティティと関係を抽出し、グラフ強化検索で検索精度を向上させます。
• MCPネイティブ: Model Context Protocol（MCP）をネイティブにサポートしており、Claude Desktop、Cursor、Windsurfなどのクライアントとの簡単な統合が可能です。
• 高パフォーマンス: 低レイテンシ（p50検索で23ms）と高トークン効率を最適化しており、エージェント群のスケーリングに伴うコスト削減を実現します。