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何を解決するか

Napkin は、AIエージェントの長期記憶として機能するように特別に設計された、ローカル優先のファイルベースの知識システムです。コンテキストウィンドウの制限問題を解決するために、知識ベース全体をLLMのプロンプトに投入する必要を回避し、代わりにエージェントが情報を段階的に取得できるようにします。

動作方法

このシステムは、Markdownファイルの構造化されたバンク（Obsidianと互換性あり）とネイティブ検索エンジン（ferrosearch）を使用して「段階的公開（progressive disclosure）」を実装します。情報はエージェントに4段階の粒度で提示されます：

• レベル0：高レベルのプロジェクトコンテキストノート（NAPKIN.md）。
• レベル1：検索検証済みキーワードを含むバンクマップ（napkin overview）。
• レベル2：スニペット付きのランク付けされた検索結果（napkin search）。
• レベル3：完全なファイルコンテンツ（napkin read）。

複雑な埋め込みやグラフを避け、Markdownファイルに対するBM25検索に依存することで、プロジェクトは長期会話記憶ベンチマークにおいて高い精度を実現すると主張しています。

対象ユーザー

• AIエージェント開発者：構造的で永続的な記憶システムを読み書きできる必要があるエージェントを開発している人。
• 知識ワーカー：Obsidian経由で人間が読み書きできる一方でエージェントがアクセス可能なローカル優先の知識ベースを求めるユーザー。

特徴

• エージェント最適化設計：構造化されたマシン出力のための --json および -q フラグ、および要約（セッションをノートに変換）とメンテナンス（バンクのケア）のための専用「スキル」を備えています。
• ローカル優先：外部データベースや埋め込みの必要なしに、ファイルベースのストレージを採用。
• コード化されたSDK：CLIを使わずに、アプリケーションにNapkinのロジックを直接統合できるTypeScriptライブラリを提供。
• ドメインテンプレート：コーディング、企業、製品、研究、個人用途など、事前に構築されたバンク構造を提供。
• Obsidian互換性：.obsidian/ 設定と併用可能で、知識ベースを人間が編集可能にします。