Echo Memory

AIエージェントのための長期的なメモリアーキテクチャ。Echo Memory は、エージェントがこれまでに学習したすべてを、可能な限り最良の方法で記憶し、履歴がどれだけ蓄積しても、そのメモリの読み書きを効率的に続けることを目的として構築されています。コーディングツール、チャットボット、DevOpsエージェント、その他のエージェントシステム（ローカルまたはデプロイ済み）を問いません。

なぜ

すべてのAIエージェントは、前回何が起こったかを誰かが覚えていて、その記憶を数ヶ月または数年の蓄積された履歴の後でも十分に良く、十分に速く思い出せない限り、ゼロから始まります。ほとんどのメモリツールは、保存された事実に対する単純なベクトル検索で短期的な想起を解決します。しかし、履歴が成長するにつれて、これは劣化します：候補が増え、ノイズが増え、検索が遅くなります。Echo Memory は、初日だけでなく、長期的な地平でも機能し続ける読み書きアルゴリズムとデータ構造を中心に構築されています：

• 時間的で自己統合的なメモリグラフ。 事実はエンティティ間のエッジであり、フラットなベクトル行ではありません。古く、ほとんどアクセスされないメモリは単に蓄積されるのではなく、時間の経過とともにより高レベルの要約に統合されます（決して削除されず、常に元に遡って追跡可能）。これにより、検索コストは現在関連するものによって制限され、これまでに書かれたすべてによって制限されません。実際のメカニズムについては、docs/designs/echo-memory-design.md を参照してください。

• 類似性だけでなく、実際のグラフ構造。 「どうやってここに至ったのか？」のようなマルチホップクエリは、事実が個別に埋め込まれているだけでなく接続されているため、回答可能です。

• 類似性だけでなく、因果的な型付け。 エッジには caused_by、led_to、blocked_by、contradicts のタグを付けることができ、統計的に推測されるのではなく、エージェント自身の会話の読み取りによって設定されます。今日何が扱い可能で何がそうでないかについて正直です。

• 設計による監査可能性。 メモリへのすべての変更はログに記録され、読み返すことができる平易な理由が付きます（echo-memory why <fact_id>）。統合および編集されるメモリは、その理由を見ることができなければ信頼できません。

• 単一のストレージエンジン、あらゆるスケール。 Postgres + pgvector + Apache AGE。単一のローカルエージェントから、ビジネスが実行するすべてのエージェントにまたがる組織全体の共有グラフまで。後で強制的な移行はありません。（新しい作業は、新しいデータベースエンジンではなく、Postgres 上で実行されるメモリ構造とアルゴリズムです。理由は設計ドキュメントを参照してください。）

• 特定のベンダーではなく、あらゆるエージェント。 インターフェースは MCP です：MCP 互換のエージェントは、コーディングアシスタント、チャットボット、運用エージェント、または社内で構築されたものであれ、同じメモリグラフを読み書きできます。

Related MCP server: smriti-memcore

対象読者

• ローカルエージェントを実行する開発者 で、Claude Code、Cursor、またはその他のツールがセッションやツール間でコンテキストを失うのを止めたい方。

• 本番環境でエージェントシステムを実行するチームまたは組織（サポートボット、DevOpsエージェント、内部ツール）で、N 個の切断されたメモリレイヤーではなく共有メモリレイヤーを必要とし、以下のテナンシーモデル（下記）を使用して、エージェントごと、チームごと、または組織全体で適切にスコープを維持したい方。

ステータス

初期段階で段階的に進めています。完全なアーキテクチャと v1a → v1b ビルド計画については、docs/designs/ を参照してください。v1a を推進する検証済みの楔は、特にクロスツールコーディングエージェントメモリです（創業者自身の日常的な痛みであり、実際にテストされています）。上記のより広いビジョンは、このアーキテクチャが目指す目標であり、v1a 自体が証明するものではありません。v1a は、v1b が因果的な型付けとマルチホップグラフ検索を追加する前に、基本的な想起が機能することを証明し、v1.1 は、より広いビジョンが依存する組織全体のテナンシーを追加します。

はじめに

まだ使用可能ではありません。現在のビルド計画と進捗については docs/designs/echo-memory-design.md を、コードが存在するようになった後のローカルセットアップについては docs/DEVELOPMENT.md を参照してください。

アーキテクチャ

• ストレージ： PostgreSQL と pgvector および Apache AGE 拡張機能

• 検索： ハイブリッドベクトル + 全文検索（v1a）。v1b では、マルチホップ連想検索のために networkx を介した Personalized PageRank が追加されます

• インターフェース： Model Context Protocol サーバー：write_episode、query_memory、get_audit_log

貢献

CONTRIBUTING.md を参照してください。問題と PR は歓迎します。提案が段階的なビルド計画に適合するように、最初に設計ドキュメントをお読みください。

ライセンス

Apache License 2.0。 LICENSE を参照してください。