okf-memory/okf-agent-memory

何を解決するか

AIエージェントは、コンテキストウィンドウが閉じると、重要なアーキテクチャ的決定、ドメイン知識、運用事実を失いがちです。このプロジェクトは、エージェントが高価なブラックボックス型ベクトルデータベースや非構造化のMarkdownファイルに依存せずに、知識を保存・取得できる、永続的でベンダー非依存のメモリ層を提供します。

動作方法

Open Knowledge Format (OKF) v0.2 を実装しており、知識をプロジェクトリポジトリ内の knowledge/ フォルダに、YAMLフロントマター付きのプレーンなMarkdownファイルとして保存します。ゼロ依存のGoツールチェーンを使用して、高速なローカルな語彙検索（BM25）とグラフ検証を実現します。AIエージェントとの統合には、組み込みの Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供しており、エージェントが自身の永続的メモリを照会・更新できるようにしています。

対象ユーザー

ソフトウェア工学、科学的調査、運用など、さまざまな分野でエージェントにバージョン管理可能で透明性があり、低レイテンシのメモリシステムを求める開発者やAIエージェントユーザー。

特徴

• Gitネイティブ: すべてのメモリはプレーンテキストとして保存されるため、git diff や git log で監査可能で、外部データベースは不要です。
• 高パフォーマンス: コンパイル済みGoバイナリを使用し、300µs未満の検索遅延、5ms未満のCLI起動時間を実現します。
• ゼロAPIコスト: エンベッディングAPIではなく、ローカルなBM25インデックスを使用するため、メモリ取得にかかる継続的コストがありません。
• MCP対応: Claude Code や Cursor などのプラットフォームとシームレスに接続できる、ネイティブな Model Context Protocol サーバーを備えています。
• プログレッシブディスクロージャ: ハイエラルキーなインデックスファイルとリンクグラフを使用して、必要最小限の概念のみを読み込むことで、コンテキストの肥大化を防ぎます。