caura

Caura（旧MemClaw）は、マルチテナント・マルチエージェントAIフリート向けに設計されたApache 2.0ライセンスのメモリシステムである。エージェントがプレーンテキストを書き込むと、Cauraはwrite-recall-compoundループを通じて、検索可能で統治され、自己改善するメモリへと変換する。このプロジェクトはフリート規模のガバナンスを重視している。テナント分離、可視性スコープ（エージェント、チーム、組織）、4段階のエージェント信頼階層、完全な監査ログ、すべての書き込みにおけるPII検出を備える。 メモリパイプラインには、コンテンツを14種類のメモリタイプに分類する単一パスのLLMエンリッチメント、pgvectorの意味的類似性と全文キーワードマッチングおよびナレッジグラフ拡張を組み合わせたハイブリッド検索、エンティティ解決を伴うライブナレッジグラフ、自動置換を伴う矛盾検出が含まれる。自己改善機能には、成果ベースの学習（Karpathy Loop）、ほぼ重複するメモリの結晶化、エージェントごとの検索チューニングが含まれる。 Cauraは、/mcpにある組み込みMCPサーバー（Streamable HTTP）、REST API、PythonおよびTypeScriptクライアント、OpenClawプラグイン、エージェントのターンをメモリの想起と保存でラップするRail SDKを通じて統合される。デプロイオプションには、caura.aiのマネージドプラットフォーム、セルフホスト型Docker Compose（PostgreSQL + pgvector、Redis、ストレージサービス、API）、APIキー不要のスタンドアロンローカルモードが含まれる。READMEは、eToroでの本番利用を引用しており、300以上のエージェント、26,500以上のメモリ、23 msのp50検索レイテンシを報告している。ベンチマークでは、LoCoMoで77.6%、LongMemEvalで92.2%の精度を報告し、トークン削減はそれぞれ96.6%と79.2%である。