moorcheh-ai/memanto

解決する課題

Memantoは、AIエージェント群の長期記憶を管理するために設計された「メモリ・エージェント」です。標準的なベクトルストアは単にデータを永続化するだけですが、Memantoはそれを能動的にキュレーションします。矛盾の解決、重複の統合、陳腐化した情報の期限切れ処理を行い、長期的なエージェントメモリに蓄積されがちな「ノイズ」を防ぎます。

仕組み

Memantoは単なるAPIやライブラリとしてではなく、インタラクションストリームを監視するコンパニオンエージェントとして動作し、6つのコア機能を提供します。

• 抽出 (Extraction): 一時的なチャットログから永続的な知識（決定事項、好み、事実）を抽出します。
• 統合 (Consolidation): 断片化された情報や重複を統合し、標準化された資産にします。
• 調整 (Reconciliation): 矛盾が発生した際に、新しい情報で古い知識を上書きします。
• 忘却 (Forgetting): ユーザー定義のルールに基づき、期限切れポリシーを実行して古いデータを削除します。
• ブリーフィング (Briefing): エージェントが行動する前に、最小限かつ関連性の高いメモリの断片を提供します。
• ポータビリティ (Portability): Open Knowledge Format (OKF) を使用し、メモリをポータブルで人間が読み取り可能なMarkdownファイルとして保存します。

対象ユーザー

異なるフレームワーク（例: Claude Code, Cursor, Windsurf）でAIエージェント群を構築しており、特定のベンダーの独自ストレージにロックインされない、共有・管理されたメモリ資産を必要とする開発者。

ハイライト

• ベンダー非依存 (Vendor Agnostic): 単一のコマンドで Claude Code, Cursor, GitHub Copilot などの様々なツールに接続可能です。
• ポリシーベースの期限切れ (Policy-Based Expiry): 保持テーブルや特定のルールを設定し、メモリの固定や期限切れ処理が可能です。
• 完全ローカルオプション (Fully Local Option): DockerとOllamaを使用して、外部への呼び出しなしで完全にオンプレミスで実行可能です。
• 型付きメモリ (Typed Memory): メモリを13のタイプ（例: decision, preference, goal）に分類し、正確なフィルタリングを実現します。
• オープンフォーマット (Open Format): メモリはOKF (Markdown) で保存されるため、差分管理が可能で、バージョン管理システムにコミットできます。