tigerless-labs/agent-memory

何を解決するか

AIエージェントは通常、セッションが終了するとすべての情報を失います。agent-memoryは、あらゆるエージェント（コーディングエージェントに限らず）がセッションを越えて知識を保持できるようにする、長期記憶ランタイムを提供します。これは、複雑な検索エンジン（多くの場合不透明）と、単純なファイルシステム（拡張性や結果のランキングが不足している）のどちらかを選ぶという問題を、両方を単一のストアに組み合わせることで解決します。

仕組み

このシステムは、メモリの唯一の真実のソース（single source of truth）としてMarkdownファイルを構造化されたディレクトリ内に使用します。ローカルのSQLiteインデックス（FTS5）が、高速でランキング付けされた検索のための再構築可能なキャッシュとして機能します。

主なメカニズムは以下の通りです：

• Multi-track Retrieval: MEMORY.mdを介した決定論的な注入、インデックスに対するBM25リコール、および直接的なファイルシステムアクセス（ls/grep）を組み合わせて使用します。
• Retrieve by Path: エージェントのコンテキストに全文を貼り付ける代わりに、ファイルパスとアブストラクト（要約）のリストを返します。エージェントは、必要な特定の深さ（例：アウトライン、アブストラクト、またはファイル全文）のみを読み取ります。
• Automatic Writing: メモリの蒸留は、エージェントの手動の判断に頼るのではなく、会話の境界でトリガーされます。
• Sleep-time Management: 別の「スリープ」プロセスが統合を処理し、削除を提案します。削除はユーザーが確認する必要があります。
• Host Agnostic: 独自のLLMクライアントは含まれていません。ホストエージェントのCLI（例：Claude CodeやCodex CLI）の推論能力を借用します。

対象者

異なるエージェントホスト間で共有可能な、永続的でポータブル、かつ人間が読める形式の長期記憶を必要とする、AIエージェントを構築または使用している開発者。

ハイライト

• Files-as-Truth: すべてのメモリはMarkdownファイルです。インデックスは、データの損失なしに削除して再構築できます。
• Zero API Keys: ライブラリは、ホストエージェントの既存のCLIを使用するため、APIキーや外部の請求は必要ありません。
• Ranked Local Retrieval: ネットワーク呼び出しなしで、正確なリコールを実現するために、ベクトル検索（プラグイン経由）とBM25を組み合わせて使用します。
• Cross-Host Compatibility: 単一のメモリストアは、Claude CodeやCodex CLIのような異なるエージェント間で共有できます。