oceanbase/powercontext

Not only memory but a full story.

解決する問題

PowerContextは、タスクが人間とAIエージェントの間で引き継がれる際のコンテキスト喪失の問題に対処します。典型的なワークフローでは、推論や現在の状態が特定の会話履歴に閉じ込められがちで、新しい人やエージェントが履歴全体を読み直さずに作業を再開することが困難です。

仕組み

これは、会話をまたいで情報を保存・整理する永続的なコンテキスト層として機能します。情報をさまざまなタイプに分類します：

  • メモリ：後で使用するために保存される永続的な情報。
  • ハンドオフ：タスクの現在の目標と状態。
  • 経験とスキル：再利用可能なアプローチと方法。

ユーザーは、非同期Pythonクライアント、HTTP API、MCP、またはCore SDKを介して、PowerContextをさまざまなAIエージェント（Claude Code、Codex、LangChainなど）と統合できます。基本メモリ（明示的な保存/取得）とフルメモリ機能（埋め込みおよび生成APIを使用した自動抽出とトピックベースのメモリ）の両方をサポートします。

対象ユーザー

複雑で多段階の作業にAIエージェントを使用し、異なるエージェント間または人間とエージェント間の引き継ぎが必要な開発者やチーム向けに設計されています。

ハイライト

  • 会話をまたいだ永続性：異なるセッション間で状態と進捗を維持します。
  • 幅広い統合サポート：Pydantic AI、LangGraph、DeepSeek Harnessなど、さまざまなエージェントフレームワークと接続します。
  • ハンドオフ管理：現在の目標と状態を整理して、シームレスな移行を促進します。
  • ソースの保持：保存された情報のソースと以前のリビジョンを追跡します。

関連

  • プロジェクト
    akitaonrails/ai-memory

    ai‑memory は、Rust ベースの自己完結型サービスで、AI コーディングアシスタントに共有・長期・Markdown バックアップのメモリを提供します。フックを介してプロンプトとツール呼び出しを自動的にキャプチャし、git バージョン管理された Markdown ページとして保存し、サポートされている任意のエージェント（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI など）が別のマシンやチームメイトのセッション後に簡潔なハンドオフを取得できるようにします。デフォルトではオフラインで動作し、LLM 呼び出しはゼロです。オプションの LLM 駆動の「ドリーム」統合、ベクトル検索、エージングポリシーは設定可能です。このプロジェクトは、ネイティブパッケージ、Docker イメージ、macOS メニューバーアプリを提供し、組み込みのマルチユーザー認証、監査ログ、プロジェクトごとの共有を含みます。

  • プロジェクト
    duoduoler-ops/Table-skills

    異なるチャットセッション間でプロジェクトの継続性を維持するために設計された AI エージェントスキルのコレクションで、主に構造化されたプロジェクト引き継ぎシステムを通じて機能します。

  • プロジェクト
    beilusaiying/always-accompany

    コンテキストと注目メカニズムに焦点を当てた多目的AIエージェントフレームワーク。長期的な伴侶関係、コーディング、業務作業に適した階層的メモリと動的リコールを提供。

  • プロジェクト
    JamesShi96/project-butler

    プロジェクトのコンテキスト、ルール、進捗をセッション間で維持する構造化されたMarkdownベースのメモリスタックを使用する、AIコーディングアシスタント向けの永続的メモリシステム。

  • プロジェクト
    CronusL-1141/AI-company

    Claude CodeおよびCodexのための共有操作レイヤーであり、AIエージェントのセッション間でプロジェクトのメモリ、タスク、調整を維持します。