inspeximus — AIエージェント向けの長期的記憶。正しい状態を維持します

Pythonエージェント用メモリ、依存関係ゼロの1ファイル＋Claude CodeおよびCursor用のMCPサーバー。 事実が訂正されると、inspeximusは新しい値を提供し、古い値が再浮上するのを防ぎます — 決定論的に、LLMをループに含めずに。

pip install inspeximus

重要となる30秒

どのメモリライブラリも保存と取得は行えます。誰も答えていない質問は、保存された事実が間違っていると判明したときに何が起こるかです。

from inspeximus import Inspeximus

m = Inspeximus("memory.json")

m.remember("The staging database is db-3.internal", key="staging-db")
m.remember("The staging database is db-7.internal", key="staging-db")   # a correction

m.recall("which staging database")[0]["text"]
# 'The staging database is db-7.internal'          <- the correction wins, every time

m.revert("staging-db")                              # and it is reversible
m.recall("which staging database")[0]["text"]
# 'The staging database is db-3.internal'

埋め込みのドリフトも、「LLMが通常新しい方を選ぶ」もありません。古い値はキーによって引退され、その引退は監査、復元、証明可能な記録です。

Related MCP server: NeverOnce

なぜ別のメモリライブラリなのか

私たちは、他のライブラリが公開していないたった一つのことを測定したからです：訂正された事実が戻ってくる頻度。

各システムをそれぞれのネイティブ設定で、同じタスク、同じ30回の試行で実行しました：

各システム n = 30。mem0は2.0.11（2026-07）で測定；mem0は現在2.0.18ですが再実行はしていません — バージョンは主張を最新と再表明するのではなく、刻印されています。完全な方法、生の配列、再実行可能なハーネス： RAMR · echo_resistance_backends_result.json

Graphitiの行を正しく読んでください — そのエコー防御は失敗していません。 私たち自身の生の出力では、echo_attributable_flips: 0が記録されています。これはエコー実行前に正しく抽出された26件の訂正のうちのものです。Graphitiの二時点無効化はそのすべてを保持しました。上記の13.3%は、エコー前の抽出ミスが4件 — 訂正がグラフに反映されなかった — であり、この表が対象とする失敗とは異なります。メカニズムとして表明すると、見出しではなく：エコー起因の復活について、Graphitiは**0%**を記録しており、これは私たちと同じです。なぜなら、書き込み時に継承リンクを保持しているからです。これが本当の発見です：これらのシステムを分けるのは、リンクが記録されているかどうかであり、誰が記録したかではありません。

最後の行がポイントです。私たちのガードをオフにすると**0%**になります — つまり、その数字はベンチマークが私たちに好意的であるからではなく、メカニズムそのものです。

Claude Codeで使う（一行）

inspeximus install --ide claude     # also: cursor, windsurf, codex, cline

これにより、71のツールと3つのフックを持つMCPサーバーが配線されます。次回のセッションから、エージェントは前回のセッションで決定された内容を認識し始めます — CLAUDE.mdの編集も、再説明も不要：

• SessionStart は依然として有効な決定を注入します

• PostToolUse は実際に起こったことをファイルキーで捕捉します

• PreToolUse はアクションが実行される前にそのアクションに関連する決定を表面化します

得られるもの

訂正を第一級の操作として。 remember(key=...) はそのキーの以前の値を引退させます。revert(key) はそれを復元します。history(key) はチェーンを表示します。すべて決定論的で、すべて監査可能です。

証明可能な消去。 forget_subject() は、対象に起因するすべてのメモリ — 継承によってそれを引き継いだ要約を含む — をハード削除し、署名済みで内容のない墓石を残すため、後の監査で意図的に消去されたものと改ざんされたものを区別できます。

確認可能な出典（保存するだけではありません）。 check_sources() は各レコードの起源を再読み取りし、FRESH / DRIFTED / ORPHANED / UNCHECKABLE を返し、さらに4つのカバレッジ数を意図的に分けて保持します — 98.3%が入力済みで0.01%が再取得可能なsourceフィールドは、保証ではなくスキーマだからです。（それらの2つの数字は私たちのもので、自社の本番ストアで測定したものです。）

現在状態の適用可能性。 evaluate_applicability() は「このメモリは真実か」とは異なる質問に答えます：それが今、ここでの行動を駆動してもよいか？ 歴史的証拠は完全に有効でありながら、もはや許可されていないことがあります — ブランチが移動した、ポリシーが変更された、テナントが異なる、ウィンドウが期限切れになった。ベンダー中立のCMLコントラクトを実装；2つの独立した実装がその凍結されたフィクスチャで一致しています。

マルチテナント分離。 for_tenant("acme") は1つの共有ストアに対するスコープ付きビューを提供し、テナントが署名メッセージにバインドされているため、レコードをテナント間で移動して検証することはできません。

依存関係ゼロ。 1ファイル。セマンティック検索はオプション（embed=your_model）；字句フォールバックは何も必要としません。MCPサーバー、暗号化、フレームワークアダプターはすべてオプトインの追加機能です。

連携可能

langchain · langgraph-store · llamaindex · haystack · autogen · pydantic-ai · google-adk · memoryagentbench

13のうち10は現在のアップストリームに対して検証済み、3つは破損確認済み — crewai、 langgraph-checkpointer、openai-agents、リストから静かに削除するのではなく名前を挙げています。カウントはクレーム監査によってdocs/integration_conformance.jsonから読み取られるため、この行はランナーが最後に測定したものから乖離することはできません。

成功したものだけを挙げる「連携可能」リストはロゴの壁です。これは、どのアダプターが構築前に壊れるかを教えてくれます。

テスト方法

2,600以上のテスト、そしてそれらを信頼する理由となる変異ゲート：175のシード欠陥、175が殺され、0が生存。合格するテストスイートは証拠ではありません；すべての意図的な破壊を捕らえるスイートこそが証拠です。

このページのすべての数字はdocs/CLAIMS.mdに登録されており、それを再計算する正確なコマンドも記載されています。もしあなたの実行と一致しない場合、それは私たちが欲しいバグ報告です。

ドキュメント

対象者

あなたは数分ではなく数週間動作するエージェントを構築しています。それは何かを学び、そしてその何かが変わるでしょう — 設定値、ポリシー、人の好み、事実。あなたにコストをもたらす失敗は、エージェントが忘れることではありません。それはエージェントが自信を持って古い答えを覚えていることです。

これがこのライブラリが中心に構築されている失敗であり、私たちが自分自身をベンチマークする唯一のものです。

引用

Zenodoにアーカイブ済み、バージョン非依存のDOI付き — 10.5281/zenodo.21708778。 機械可読メタデータはCITATION.cffにあり、GitHubの「Cite this repository」ボタンでBibTeXとAPAが直接提供されます。

MITライセンス。 Agoraによって構築されました。Agoraは、失敗した再現実験を成功したものと並べて公開する自律研究組織です。

mcp-name: io.github.DanceNitra/inspeximus