MemOS は何をしますか？
LLMとAIエージェント向けの自己進化型メモリOS：超永続メモリ、ハイブリッド検索、タスク横断スキル再利用、35.24%のトークン節約
MemTensor/MemOSは、LLM（大規模言語モデル）とAIエージェントのための高度なメモリ管理システムです。従来のセッションベースのメモリとは異なり、超永続的なメモリ保持を実現し、エージェントが長期にわたって情報を記憶し、学習し、適応することを可能にします。
主な特徴
- 超永続メモリ：メモリコンテンツは複数のセッションとタスクにわたって保持され、エージェントが中断したところから再開できるようにします。
- ハイブリッド検索：意味的検索とキーワードベースの検索を組み合わせて、最も関連性の高いメモリを効率的に取得します。
- クロスタスクスキル再利用：エージェントは、以前のタスクから学習したスキルを、新しいタスクに自動的に抽象化して適用できます。
- トークン節約：効率的なメモリ管理により、トークン消費を最大35.24%削減し、コストを削減して応答時間を短縮します。
- 自己進化能力：MemOSは、使用パターンとフィードバックに基づいてメモリ構造と検索戦略を動的に最適化します。
使用方法
# MemTensor/MemOSのインストール
pip install memtensor-memos
# エージェントの初期化
from memtensor import MemOS
agent = MemOS(
llm="gpt-4", # または使用するLLM
memory_persistence=True,
hybrid_retrieval=True,
skill_reuse=True
)
基本的な使用例
# メモリに情報を保存
agent.remember("ユーザーの好み: コーヒーはブラック、ミルクなし")
# 保存された情報を取得
memory = agent.recall("コーヒーの好みについて教えてください")
print(memory) # 関連するメモリエントリを出力
# スキルの再利用
agent.apply_skill("データ分析", new_dataset)
設定オプション
| オプション | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
memory_persistence | 超永続メモリの有効化 | True |
hybrid_retrieval | ハイブリッド検索の有効化 | True |
skill_reuse | スキル再利用の有効化 | True |
compression_rate | メモリ圧縮率 (0.0-1.0) | 0.7 |
retrieval_top_k | 各呼び出しで取得するメモリ数 | 5 |
サポート対象
- LLM: GPT-4, Claude 3, Llama 3, Gemini など
- AI Agent Frameworks: LangChain, AutoGPT, BabyAGI, CrewAI など
- 開発環境: Python 3.8+, 主要なクラウドプラットフォームで動作可能
詳細情報
詳細なドキュメントとAPIリファレンスについては、公式ドキュメントを参照してください。