agent-memory は何をしますか？
Markdownファイルに永続的なAIエージェントメモリを保存。検索、コンテキスト注入、チェックポイント、圧縮を備え、データベースは不要。
概要
このスキルは、AIエージェントが会話履歴や重要な状態情報をMarkdownファイルとして保存・管理するためのシンプルかつ強力な方法を提供します。データベースや外部サービスは不要で、ファイルベースのアプローチを採用しています。
主な機能
- 永続メモリ: エージェントの会話や状態をMarkdownファイルに保存
- 検索: キーワード検索とセマンティック検索によるメモリの高速取得
- コンテキスト注入: 関連するメモリをエージェントのコンテキストに自動挿入
- チェックポイント: 特定の時点の状態をスナップショットとして保存
- 圧縮: 古いメモリを要約して保存容量を節約
対象プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のMarkdown対応AIエージェント
クイックスタート
以下の手順でメモリ機能を有効にします。
- リポジトリをクローンするか、必要なファイルをプロジェクトにコピーします。
- エージェントの設定に応じて、メモリ保存先のディレクトリを指定します（例:
memory/）。 - メモリの保存・検索に使用するコマンドを実行します。
基本的な使用例
# メモリを保存
agent-memory save "ユーザーはPythonプロジェクトに取り組んでいます"
# メモリを検索
agent-memory search "Python プロジェクト"
# メモリをコンテキストに注入
agent-memory inject
# チェックポイントを作成
agent-memory checkpoint "プロジェクト開始時点"
# 古いメモリを圧縮
agent-memory compact
ファイル構造
メモリは以下のようなディレクトリ構造で保存されます。
memory/
├── sessions/
│ ├── session-001.md
│ └── session-002.md
├── checkpoints/
│ └── checkpoint-001.md
└── index.md
詳細な使い方
メモリの保存
save コマンドを使用して新しいメモリを追加します。メモリにはタグやタイムスタンプを付与できます。
agent-memory save --tag "ユーザー要件" "ユーザーはダークモードを希望しています"
メモリの検索
search コマンドでキーワードまたはセマンティック検索が可能です。
agent-memory search --semantic "デザインに関する好み"
コンテキスト注入
inject コマンドは、現在の会話に関連するメモリをエージェントのコンテキストに自動的に挿入します。
agent-memory inject --limit 5
チェックポイント
checkpoint コマンドで現在の全メモリ状態のスナップショットを作成します。
agent-memory checkpoint "v1.0リリース前"
圧縮
compact コマンドを実行すると、指定した期間より古いメモリが要約され、ディスク容量を節約します。
agent-memory compact --older-than 30d
設定
環境変数または設定ファイルで動作をカスタマイズできます。
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
MEMORY_DIR | メモリ保存ディレクトリ | ./memory |
MEMORY_LIMIT | コンテキスト注入する最大メモリ数 | 5 |
MEMORY_COMPACT_DAYS | 圧縮対象とする日数 | 30 |
注意事項
- メモリファイルはバージョン管理システムで追跡可能ですが、機密情報を含む場合は適切に管理してください。
- 大量のメモリがある場合、検索パフォーマンスに影響が出る可能性があります。
- 圧縮機能は重要な情報を失わないように注意して使用してください。
ライセンス
MIT