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解決する課題

Supermemoryは、AIアシスタントの『忘却』問題に対処するため、永続的なメモリとコンテキスト層を提供します。会話の間でも情報の喪失を防ぎ、ユーザーの好み、プロジェクトの詳細、過去の議論を記憶できるようにし、ユーザーが繰り返し情報を伝え直す必要がなくなります。

動作方法

Supermemoryは、会話から自動的に事実を抽出し、ユーザーのプロファイルを構築・維持し、知識の更新を管理するエンジンとして機能します。RAG（静的ドキュメントチャンクの取得）とメモリ（ユーザーに関する進化する事実の追跡）を明確に区別します。システムは時間的変化を処理し、矛盾を解決し、有効期限が切れた情報を自動的に忘却します。単一のAPI、AIツール用のMCPサーバー、またはさまざまなLLMプロバイダーとローカル埋め込みをサポートするローカルバイナリとしての実行が可能です。

対象ユーザー

• AIツール利用者：Claude Code、Cursor、VS Codeなどのアシスタントを使用し、セッション間で永続的なメモリを持つAIを望む人。
• AI開発者：エージェントやアプリを開発するエンジニアで、ベクトルデータベースや埋め込みパイプラインを管理せずに、メモリ、RAG、ユーザープロファイル、データコネクタの即時ソリューションが必要な人。
• セルフホスティングユーザー：プライバシー保護やオフライン利用のために、自宅のマシン上で最先端のメモリエンジンをローカルで実行したい人。

主な特徴

• トップベンチマークパフォーマンス：LongMemEval、LoCoMo、ConvoMemベンチマークで1位を獲得。
• ユーザープロファイル：静的（長期的な事実）および動的（最近の活動）プロファイルを自動的に維持し、高速なコンテキストインジェクション（約50ms）を実現。
• ハイブリッド検索：1回のクエリでRAGとパーソナライズされたメモリを統合。
• 広範な接続性：Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub用の組み込みコネクタを備える。
• マルチモーダル抽出：PDF、画像（OCR）、動画（音声認識）、コード（AST対応のチャンク分割）を処理可能。
• 柔軟なデプロイ：クラウドAPI、MCPサーバー、ゼロ構成のローカルバイナリのいずれかで利用可能。