hindsight

Hindsightは、AIエージェントが時間とともに学習し改善できるよう支援するために設計されたオープンソースのエージェントメモリシステムであり、単純な会話の想起を超えるものです。長期記憶タスクにおいて、RAGやナレッジグラフのアプローチに対する代替手段として位置づけられています。 ## できること Hindsightは、人間の記憶の仕組みに着想を得た生体模倣型のデータ構造を用いて記憶を整理します。記憶は次のように分類されます。 - **世界の事実**: 世界に関する一般的な事実 - **経験**: エージェント自身の直接的な経験 - **観察**: 時間をかけて多くの記憶から形成された、統合された証拠に基づく信念 - **メンタルモデル**: 観察と事実から統合された、エージェントの世界についての学習された理解 このシステムは3つの中核操作を提供します。 1. **Retain** — 新しい情報を保存します。LLMを使用してエンティティ、関係、時間データを抽出し、後で取得できるように正規表現に正規化します。 2. **Recall** — 4つの並列戦略を用いて記憶を取得します。意味的ベクトル類似度、キーワードBM25マッチング、グラフベースのエンティティ/時間/因果リンク、時間範囲フィルタリングです。結果はreciprocal rank fusionで統合され、再ランク付けされます。 3. **Reflect** — 既存の記憶をより深く分析し、新しいつながりを形成したり、複雑な質問に答えたり、徹底的な理解を構築したりします。 観察は、関連する保持された事実からバックグラウンドで自動的に統合され、正確な引用とともに裏付けとなる証拠を保持します。メンタルモデルは、定義された質問に対する常設の回答であり、バンクがより多くを学習するにつれてHindsightが書き換えます。 ## 使用方法 ### デプロイオプション - **Docker**（推奨）: `docker run`で単一コンテナを実行し、APIをポート8888、UIをポート9999で公開します。 - **ベアメタル**: `pip install hindsight-api`でインストールし、直接実行します。 - **Kubernetes**: Helmチャートが`oci://ghcr.io/vectorize-io/charts/hindsight`から利用可能です。 - **組み込み（Python）**: `pip install hindsight-all`で、別途デプロイが不要なインプロセスサーバーを利用できます。 - **Hindsight Cloud**: 自動スケーリングと99.9%の稼働率SLAを備えたマネージドホスティングオプションです。 サーバーは、OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、Bedrock、Ollama、および任意のOpenAI互換エンドポイントを含む25以上のLLMプロバイダーで動作します。ChatGPT Plus、Claude Pro、Cursor、GitHub Copilotの既存サブスクリプションは、APIキーなしで利用できます。 ### クライアントライブラリ Python（`hindsight-client`）、Node.js/TypeScript（`@vectorize-io/hindsight-client`）、Go、およびCLIがすべて利用可能です。簡単な例: ```python from hindsight_client import Hindsight client = Hindsight(base_url="http://localhost:8888") client.retain(bank_id="my-bank", content="Alice works at Google") results = client.recall(bank_id="my-bank", query="What does Alice do?") ``` ### クイック統合 LiteLLMラッパー（`hindsight-litellm`）を使用すると、既存のLLMクライアントを2行のコードでラップでき、各呼び出しの前に関連する記憶を自動的に想起し、会話後に保持します。これはLiteLLMを通じて100以上のモデルをカバーします。 ### 統合 Hindsightには、コード変更を必要としない60以上の統合が同梱されています。これには以下が含まれます。 - **コーディングエージェント**: Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Aider、Clineなど — git履歴から構築されたリポジトリごとのプロジェクトメモリ用の専用パッケージ付き。 - **エージェントフレームワーク**: LangGraph/LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Pydantic AI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、AutoGenなど。 - **ノーコード/ローコード**: n8n、Zapier、Dify、Flowise。 - **アプリ**: ChatGPT、Perplexity、Obsidian、Vapi、Pipecat。 すべてのサーバーは、`/mcp/{bank_id}/`に組み込みのMCPエンドポイントも公開しており、任意のMCPクライアントがretain、recall、reflectをツールとして使用できます。 ## 主な機能 - **デフォルトで多言語対応**: 入力言語が検出され保持されます。エンティティはネイティブの文字体系を維持します（例: 张伟は张伟のまま）。 - **Memory Defense**: バンクごとのオプトインポリシーで、すべてのretainを45のパターンに対してシークレットとPIIをスキャンし、保存前に一致を墨消しまたはブロックします。 - **メモリバンク**: ユーザー、エージェント、またはプロジェクトごとに分離された記憶ストアで、バンク間の漏洩は厳格に防止されます。バンクは、reflectの推論方法を形作る気質特性（懐疑主義、文字通り主義、共感）を持つことができます。 - **本番環境対応**: ストレージにpgvector付きPostgreSQLまたはOracle AI Database、Prometheusモニタリング、運用向け管理CLI、ライフサイクルイベント用Webhook、テナント/認証/ストレージの拡張ポイント。 - **ナレッジページ**: バンクが自身について書く生きたドキュメントで、wikiのように整理され、markdownファイルとして投影可能です。 ## パフォーマンスの主張 READMEによると、Hindsightは2026年1月時点でLongMemEvalベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを達成しました。ベンチマークデータは、Virginia TechのSanghani CenterとThe Washington Postの研究者によって独立に再現されました。その他のスコアはベンダーによる自己申告です。ライブ結果はbenchmarks.hindsight.vectorize.ioで公開されています。