mnemox-ai/tradememory-protocol

何を解決するか

TradeMemory は、AI取引エージェントが過去の取引やその根拠を忘れる『記憶喪失』問題を防ぎ、規制要件を満たすために専用のメモリ層を提供します。コンテキストウィンドウの終了後に過去の取引やその理由を忘れてしまうAIエージェントの問題を、すべての意思決定を永続的かつ構造化された記録として保持することで解決します。

動作方法

TradeMemory は、Model Context Protocol (MCP) を介してAIプラットフォームと統合される非実行型の記録・リコールシステムです。Outcome-Weighted Memory (OWM) フレームワークを使用して、5つのメモリ層（エピソード的、意味的、手続き的、感情的、取引記録）にわたる取引を保存・取得します。

主なプロセスは以下の通りです：

• リコール：新しい取引を行う前に、結果の質、文脈の類似性、および最新性に基づいて過去の取引を取得します。
• 記録：取引の詳細とその結果を実行後に保存します。
• 反省：時間の経過とともに行動のずれや戦略の劣化を分析します。
• 監査：SHA-256ハッシュと日次Merkleルートを使用して、各意思決定が前方チェーンされたレジャーにリンクされた改ざん検出可能な監査ログを生成します。

対象ユーザー

• AI取引開発者：長期記憶と行動分析が必要なエージェントを開発している人。
• 定量的トレーダー：規律を保つための事前チェックリストを実行しているユーザー。
• コンプライアンスチーム：MiFID II やEU AI Act などの規制を満たすために改ざん耐性のある監査ログを必要とするファンドや機関。

特徴

• MCP統合：Claude Desktop、Cursor、およびその他のMCP互換エージェント向けの即時利用可能なツール。
• 改ざん検出可能な監査ログ：SHA-256ハッシュとMerkleルートを使用して、改ざんが検出されないよう保証します。
• 結果重み付きメモリ：成功または失敗に基づいて取引をリコールする認知科学に基づくアプローチ。
• セーフティレール：信頼度、ドローダウン、連敗回数の内蔵追跡により、エージェントが取引を停止すべきタイミングを警告します。