zhangfengcdt/memoir

何を解決するか

Memoir は AI エージェントのメモリにおける「グローバル変数」問題に対処します。平坦なファイルや不透明なベクトルデータベースは、コンテキストの汚染、高コストなトークン使用（トークン賃貸）、メモリの漂移を引き起こします。Memoir はエージェントが実験的なパターンを安定した本番環境に誤って適用することを防ぎ、メモリ全体を消去せずに幻覚を監査または元に戻す方法を提供します。

動作方法

Memoir は Git に似たバージョン管理を備えた階層的セマンティックメモリシステムを実装しています。UUID や平坦なバイナリデータではなく、意味のあるパス（例：profile.professional.skills.python）を使って記憶を整理します。ストレージ、分類、検索を明確に分離したクリーンアーキテクチャにより、O(log n) の検索とメモリの集約が可能になります。ユーザーは記憶に対してブランチ、コミット、マージ、ロールバックを実行でき、異なるエージェントセッションやプロジェクト状態間で暗号的整合性を維持できます。

対象ユーザー

主に、耐久性があり、バージョン管理可能で透明性のある長期記憶管理が必要なコーディングエージェントやパーソナルアシスタントエージェントを開発する開発者向けに設計されています。

特徴

• Git に似たバージョン管理：ブランチ、コミット、マージ、記憶のロールバックをサポート。
• セマンティックパス：不透明なキーではなく、意味のある階層パスを使って記憶を整理。
• 高パフォーマンス：O(log n) 検索を提供し、キーワードベースおよびLLM駆動の検索を含む複数の検索エンジンをサポート。
• 広範な統合：Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw 用のプラグインとして提供され、Cursor、Windsurf、VS Code などのホスト向けにMCPサーバーとしても利用可能。