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何を解決するか

Memanto は、AI エージェント群の長期記憶を管理するためのメモリエージェントです。標準的なベクトルストアはデータを永続化するだけですが、Memanto は積極的にデータをキュレートします——矛盾を解決し、重複を統合し、古くなった情報を期限切れにすることで、時間の経過とともにエージェント記憶に蓄積される「ノイズ」を防ぎます。

動作方法

Memanto は単なる API として機能するのではなく、エージェントの相互作用ストリームを観察して持続可能な知識を抽出するコンパニオンエージェントとして動作します。タイプ付きの意味記憶システム（decision、preference、fact などのタイプに分類）と情報理論に基づく検索エンジンを使用し、以下の自動化された振る舞いを通じて記憶エスタートを管理します：

• 抽出と統合： コンバセーションから知識を取得し、断片を正規形のエスタートに統合します。
• 整合： 新しい知識が古い知識と矛盾する場合、それを検出しバージョン管理します。
• 管理された忘却： 期限切れポリシー（例：7日後にコンテキスト記憶を廃棄）を実行して、記憶の鮮度を保ちます。
• ブリーフィング： エージェントが行動する前に、最小限で関連性のある記憶のスライスを提供し、データベースへのクエリを要求しません。
• ポータビリティ： Open Knowledge Format (OKF) を使用しており、エスタートをポータブルで人間が読める Markdown ファイルとして保存します。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、カスタムスタックなど、さまざまなフレームワークやベンダーで AI エージェント群を構築している開発者で、特定のプラットフォームに縛られない、共有可能で監査可能な、ポータブルな記憶レイヤーが必要な方々です。

特徴

• クロスプラットフォーム同期： 1つのコマンドで Claude Code、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot などのさまざまなツールに接続できます。
• ローカルファーストの主権： Docker と Ollama を使ってオンプレミスで完全に実行でき、アウトバウンドコールは一切不要です。
• 時系列の再検索： 特定の日付にエージェント群が何を信じていたか、または特定のバージョン以降に何を信じていたかを確認できるポイントインタイムクエリをサポートします。
• ポリシーに基づく期限切れ： YAML ポリシーで重要な記憶を固定したり、信頼度の低い推測を自動的に期限切れにしたりできます。
• オープンフォーマット： 記憶は OKF（Markdown）で保存されるため、diff 可能、grep 可能であり、プロバイダ間での移行も容易です。