mnemon-dev/mnemon

解決する課題

LLMエージェントは通常、セッション間で「記憶喪失」を経験し、重要な意思決定や跨セッションの知識がコンパクション中にコンテキストウィンドウから消えたり、押し出されたりします。Mnemonは、異なるセッションや異なるAIフレームワーク間で長期間の知識ベースを維持できる、永続的かつ跨セッション記憶層を提供します。

動作方法

Mnemonは決定論的なストレージとインデックス処理を担当するスタンドアロンのネイティブバイナリとして動作し、ホストLLMが監督役を務めます。独自のLLMを埋め込むのではなく、エージェントの既存の知性を使って何を記憶するか、情報をどうリンクするか、いつ忘れると判断させます。Claude Code、Cursor、Piなどのエージェントランタイムに、ランタイム固有のスキル、行動ガイド、ライフサイクルフック（Prime、Remind、Nudge、Compact）を通じて統合され、エージェントに記憶ストアと対話するよう促します。

対象ユーザー

プロジェクトやセッション間で一貫した記憶を維持したい開発者やAIエージェントのユーザー。追加のAPIキーも複雑なインフラストラクチャも不要です。

特徴

• LLM監督アーキテクチャ：ホストLLMによる判断を活用し、追加の推論コストや別途のAPIキーの必要性を排除します。
• 四グラフ知識ストア：ベクトル類似度に頼るのではなく、時系列、エンティティ、因果、意味的エッジを用いてデータを構造化します。
• 意図ネイティブプロトコル：LLMが考える方法にマッピングされる認知コマンド（remember、link、recall）を使用し、標準的なデータベース構文ではなくなります。
• 広範なフレームワーク対応：Claude Code、Cursor、Codex、Pi、DeepSeek Harnessなど、多数のツールと統合可能です。
• 自動メンテナンス：重複削除、重要度の減衰、ガベージコレクションを内蔵し、記憶の整理を自動で行います。