caura-ai/caura

Caura (formerly MemClaw) — governed shared memory for AI agent fleets. Multi-agent, multi-tenant, MCP-native. Trust tiers, keystone policies, audit trails, knowledge graph, self-improving retrieval. Apache 2.0.

解決する課題

Cauraは、AIエージェントのフリート（群れ）向けに、管理された共有メモリレイヤーを提供します。エージェントが学習した情報を、異なるエージェント、チーム、ベンダー間で保存・想起できるようにすることで、同じ過ちを繰り返すことを防ぎ、特定のメモリにアクセスできるユーザーを厳格に管理します。

仕組み

エージェントはプレーンテキストをCauraに書き込みます。システムはシングルパスLLMプロセスを使用して、メモリのタイプを分類し、要約を生成し、エンティティを抽出して、その情報をリッチ化します。関連情報を取得するために、セマンティック類似性（pgvector）、全文キーワードマッチング、知識グラフを組み合わせたハイブリッド検索アプローチを使用します。システムには、矛盾するメモリを自動的に無効化する矛盾検出メカニズムも含まれています。

対象ユーザー

共有知識、マルチテナント分離、監査可能なメモリガバナンスを本番環境で必要とする、マルチエージェントシステムまたは「エージェントフリート」を構築する開発者向け。

ハイライト

フリートガバナンス: テナント分離、可視性スコープ（エージェント、チーム、または組織）、およびエージェント信頼層を実装して、メモリアクセスを制御します。
結晶化（クリスタリゼーション）: ほぼ重複するメモリを自動的に正規の事実に統合し、冗長性を削減します。
成果ベースの学習: 成功したアクションを強化し、エージェントの失敗に基づいて予防ルールを生成します。
MCPネイティブ: Model Context Protocolの組み込みサポートにより、Claude DesktopやCursorなどのクライアントと簡単に統合できます。
知識グラフ: 人、組織、概念を自動的にライブグラフに抽出し、検索を強化します。