memvid/memvid

Memory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.

What it solves

Memvid はポータブルでサーバーレスな AI エージェント用メモリ層を提供し、複雑な RAG パイプラインや外部ベクトルデータベースの必要性を排除します。エージェントは単一の共有可能なファイルに永続的な長期記憶を保持でき、メモリ層はモデルに依存せずインフラも不要です。

How it works

Memvid は AI 記憶を「Smart Frames」の追記専用シーケンスとして整理します――内容、タイムスタンプ、メタデータを含む不変ユニットです。この設計は動画エンコードにヒントを得ており、効率的な圧縮、クラッシュセーフティ、過去の記憶状態へのクエリを可能にします。埋め込み、検索構造（全文検索とベクトル検索）およびメタデータをすべて単一の .mv2 ファイルにパッケージ化します。システムはローカルテキスト埋め込み（ONNX）、ビジュアル埋め込み（CLIP）、音声文字起こし（Whisper）をサポートし、OpenAI のクラウド埋め込みも利用可能です。

Who it’s for

長時間稼働する AI エージェント、オフライン優先の AI システム、エンタープライズナレッジベース、またはデータベースサーバーを管理せずに高速なローカルメモリ呼び出しが必要な監査可能な AI ワークフローを構築する開発者向けです。

Highlights

Single-File Storage: Packages all data and indices into one .mv2 file with no sidecar files.
High Performance: Offers ultra-low latency (0.025ms P50) and high throughput for memory retrieval.
Multi-modal Support: Includes built-in capabilities for PDF extraction, CLIP visual search, and Whisper audio transcription.
Time-Travel Debugging: Allows users to rewind, replay, or branch memory states.
Model Agnostic: Works with various local embedding models (BGE, Nomic, GTE) or cloud APIs (OpenAI).