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解決する課題

funes は、AI コーディングエージェント向けの永続的なクロスエージェントメモリシステムを提供します。異なる AI ツール（Claude Code、Codex、pi、Hermes など）を切り替えたり、新しいセッションを開始したりする際に、コンテキスト、根拠、決定が失われるのを防ぎ、エージェントがタスク中に過去の作業や発見を自発的に思い出せるようにします。

仕組み

このシステムは、決定論的なパイプラインを使用して、過去のエージェントセッションをローカルの Lance データセットにインデックス化します。ソースはターンとブロックに解析され、チャンク化され、固定されたローカルモデルを使用して埋め込まれます。ベクトル検索と BM25 検索を組み合わせ、再ランキングと再帰性重み付けを行って関連するパッセージを取得します。

ユーザーはメモリをエージェントに「バインド」でき、毎ターンインデックスを最新に保つフックがインストールされます。これらのメモリは Hugging Face Hub にデータセットとして公開でき、チームメイトや他のマシンが同じ知識ベースから思い出せるようになります。

対象ユーザー

複数の AI コーディングエージェントを使用する開発者で、異なるツールやモデル間で開発プロセス、決定、技術的根拠の永続的で共有可能なメモリを求める方。

ハイライト

• クロスエージェント互換性: 複数のエージェント（Claude Code、Codex、pi、Hermes）のセッションを 1 つのメモリにインデックス化します。
• Hugging Face 統合: メモリをデータセットとして Hub に公開し、簡単に共有・コラボレーションできます。
• 自動インデックス化: フックを使用して毎ターンメモリを更新し、セッション境界で公開します。
• ローカル推論: 固定されたローカル埋め込みおよび再ランキングモデルを実行し、デフォルトで外部 ML ランタイム依存関係はありません。
• 根拠のある回答: メモリに基づいた回答を得るための ask コマンドを提供し、特定のセッションを引用します。