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What it solves

OpenCode Memoryは、AIコーディングエージェントのための永続的で長期的なメモリシステムを提供します。これにより、異なるチャットセッション間で技術的なコンテキスト、プロジェクト固有の決定事項、およびユーザーの好みを失うことを防ぎ、プロジェクトの進化に伴ってAIエージェントが重要な詳細を忘れないようにします。

How it works

このシステムは、ローカルのベクトルデータベース（Turso/libSQL）を使用してメモリを保存および取得します。また、埋め込みモデル（Hugging Face transformersまたはOpenAI互換API経由）を使用して、テキストをベクトルに変換し、類似性検索を行います。

主なメカニズムは以下の通りです：

• Auto-capture: セッションがアイドル状態になったときに、技術的なコンテキストを自動的に要約して保存するバックグラウンドAIプロセス。
• User Profile: ユーザーの習慣や好みを時間の経過とともに学習する、プロジェクト横断的な要約。
• Memory Injection: 関連するメモリが、会話中にAIのコンテキストに自動的に注入されます。
• Manual Control: ユーザーが明示的にメモリを追加、検索、または移行できるmemoryツール。

Who it’s for

OpenCode AIエージェントを使用しており、複数のセッションやプロジェクトにわたってプロジェクト固有の知識や個人のコーディングの好みをAIに保持させたい開発者。

Highlights

• Local-first storage: プライバシーと速度のために、ネイティブなベクトル検索を備えた組み込みのTurso/libSQLを使用。
• Automatic learning: 手動の入力を必要とせずに、メモリを抽出し、ユーザープロフィールを自動更新。
• Web UI: メモリを閲覧、調査、および管理するための専用インターフェース（http://127.0.0.1:4747）。
• Flexible Embeddings: 12種類以上のローカル埋め込みモデル、またはリモートのOpenAI互換エンドポイントをサポート。
• Workspace Support: .opencode-mem-projectマーカーファイルを使用して、ネストされたリポジトリ間でメモリを共有し、マルチリポジトリのワークスペースを処理。