grpcer/ownmem

何を解決するか

OwnMem は、AI コーディングエージェント向けの管理された、Git ネイティブなメモリシステムを提供します。AI の記憶が「汚染」されたり、信頼できない記憶を呼び出されたりする問題を解決するために、プロジェクトの知識をリポジトリ内にレビュー可能な Markdown ファイルとして保存することで、不透明なクラウドデータベースに依存することを避けます。これにより、Claude Code、Cursor、Gemini CLI などの複数の異なる AI エージェントが、バージョン管理可能で監査可能、かつコードと同様にロールバック可能な単一の決定論的真実源を共有できます。

動作方法

OwnMem は、メモリの記録とエージェントへの提供を分離します。

1. Git ネイティブなストレージ：知識は .ownmem/ に Markdown 形式で保存されます。信頼レシートとメタデータは本文とは別に管理され、AI が自らのコンテンツを信頼できると宣言するのを防ぎます。
2. コンパイル：クエリ時に生テキストを読み込むのではなく、OwnMem はメモリを変更不可能でコンテンツアドレス可能なスナップショットにコンパイルし、高速かつ再現可能な記憶を実現します。
3. 決定論的取得：外部の LLM やネットワーク呼び出しを必要とせずに、5 つのローカルな候補チャンネル（正確一致、BM25F、n-gram、曖昧一致、グラフ）を使用して関連情報を検索します。
4. 配信ゲート：情報がエージェントに届く前に、4 つのゲート（関連性、認識論的妥当性、タスク適用性、行動リスク）を通過する必要があります。証拠が不十分な場合は、情報が隔離されたり、提供を拒否されたりします。
5. 制限付き進化：低リスクのメタデータ（R0）は自動更新可能ですが、新しい文章やポリシーの更新など高リスクの変更は人間によるレビューが必要です。

対象ユーザー

コードと共に移行できる、透明性がありレビュー可能なプロジェクト固有の記憶を持つことを望む開発チーム向けです。最大の記憶量よりもガバナンスとローカルファーストのプライバシーを重視するユーザーに最適です。

特徴

• エージェント間互換性：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI など、さまざまなホストで動作します。
• 証拠に基づく信頼：コンテンツは自らを承認できません。独立したレシートが情報の配信を決定します。
• ローカルファースト：デフォルトのランク付けはローカルで、リトリーバ API の請求やネットワークリクエストを必要としません。
• 決定論的記憶：同じクエリとスナップショットは常に同じランク付けを返します。
• 安全なロールバック：自動編集には検証済みの逆操作が付随し、履歴を消去せずに以前の状態を復元できます。