mcncarl/agent-memory-vault

何を解決するか

AIコーディングエージェントは、異なるセッションや異なるツール間での、永続的で共有可能な長期記憶が不足していることがよくあります。このプロジェクトは、Claude CodeやCodexのようなエージェントが、単一の検証可能なメモリ・ヴォルト（記憶の保管庫）を共有できるローカルファーストなシステムを提供し、セッション間でのプロジェクトの状態、決定事項、および学習した教訓の喪失を防ぎます。

仕組み

このシステムは、Markdownファイルを主要な信頼できる情報源（source of truth）として使用し、それらはプライベートなGitバックエンドのディレクトリに保存されます。効率的な検索を可能にするため、構造化検索および全文検索用のSQLiteデータベースを維持し、EmbeddingGemmaとZvecを使用したオプションのローカル・セマンティック検索レイヤーも備えています。

エージェントが互いの作業を上書きしてしまうのを防ぎ、データの整合性を確保するために、「claim（主張）」システムを実装しています。これにより、エージェントは「closeout（終了処理）」プロセス中にコミットを行う前に、ファイルをclaim（主張）する必要があります。 また、誤用による事故を防ぐための安全境界を提供するために、2フェーズの書き込みワークフロー（read-target $\rightarrow$ prepare $\rightarrow$ apply）を特徴としています。

対象者

AIコーディングエージェント（特にClaude CodeとCodex）を使用しており、AIアシスタントのための永続的、監査可能、かつプライベートな長期記憶システムを求めている開発者。

ハイライト

• Local-first & Private: メモリは、公開されているコードリポジトリとは別に、プライベートなローカル・ヴォルトに保存されます。
• Git-backed: メモリファイルのバージョン管理、履歴、およびロールバックのためにGitを使用します。
• Hybrid Search: キーワード検索（SQLite/FTS）と、オプションのローカルなベクトルベースのセマンティック検索を組み合わせます。
• Session-scoped Claims: closeout中にclaimされたファイルのみが処理されることを保証することで、セッション間の競合を防ぎます。
• Verifiable Writes: 高影響な変更に対して、ソースチェック、コンテンツに紐付けられた意図（content-bound intents）、および不変のレシート（immutable receipts）を含みます。