memos

MemOSはLLMとAIエージェント向けのメモリオペレーティングシステムである。長期記憶の保存・検索・管理操作を統合し、コンテキスト認識型でパーソナライズされたインタラクションを目指しており、ナレッジベース、マルチモーダルデータ、ツールメモリ、エンタープライズ向けの最適化を組み込みで備えている。 READMEに記載されている主な機能: - 統一メモリAPI: メモリの追加、検索、編集、削除を1つのAPIで行える。不透明な埋め込みストアではなく、検査と編集が可能なグラフとして構造化されている。 - マルチモーダルメモリ: テキスト、画像、ツールトレース、ペルソナをサポートし、これらをまとめて検索・推論できる。 - マルチキューブナレッジベース管理: 複数のナレッジベースが構成可能なメモリキューブとして機能し、ユーザー、プロジェクト、エージェント間での分離、制御された共有、動的な構成を可能にする。 - MemSchedulerによる非同期取り込み: メモリ操作を非同期で実行でき、高並行下でもミリ秒レベルのレイテンシで安定性を確保する。 - メモリのフィードバックと修正: 自然言語のフィードバックを通じてメモリを修正、補足、置換できる。 デプロイオプション: - クラウドAPI: MemOSダッシュボードからAPIキーでアクセスするホスト型サービス。RESTエンドポイント経由でメモリを追加・検索する。 - セルフホスティング: Docker ComposeでMemOS APIをNeo4jおよびQdrantとともに起動するか、これらのサービスが既に利用可能な場合はuvicornでAPIを直接実行できる。設定はLLMプロバイダー、エンベッダー、ベクトルDB、グラフDB、スケジューラーをカバーする。 - プラグイン: クラウドプラグインとローカルプラグインがOpenClaw、Hermes Agent、DeepSeek Harnessにメモリを統合する。クラウドプラグインはエージェント実行前にメモリを呼び出し、実行後に新しいメッセージを保存する。フェイルオープンとして説明されており、一時的な障害がタスクを中断しない。ローカルプラグインはメモリをSQLiteでオンデバイスに保存し、FTS5とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索、スマート重複排除、L1トレース、L2ポリシー、L3ワールドモデルにわたる段階的スキル進化、マルチエージェント協調、Memory Viewerダッシュボードを提供する。 インストール方法には、クラウドプラグイン用のnpmパッケージ、ローカルプラグイン用のshellおよびPowerShellインストーラー、セルフホストサービス用のDockerまたはuvicornが含まれる。プロジェクトはApache 2.0の下でライセンスされ、ドキュメント、arXiv論文、Discord、GitHubディスカッションへのリンクがある。READMEはベンチマークスコアとトークン節約の数値も報告しているが、これらはプロジェクト自身の主張であり、ここでは独立して検証されていない。