Cortex: エビングハウス減衰を備えたOpenClawエージェント向けローカルメモリレイヤー

Cortexは、OpenClawエージェント向けに特別に設計されたオープンソースのメモリツールで、アカウント番号、戦略パラメータ、過去の決定などの重要な情報を破壊するコンテキスト圧縮の問題に対処します。

主要機能

開発者は、Macで3つのOpenClawエージェントを2ヶ月間24時間稼働させ、圧縮中に繰り返しコンテキストが失われる問題を経験した後、Cortexを構築しました。単純にベクトルデータベースを使用する場合との主な違いは以下の通りです：

• エビングハウス忘却曲線の実装：事実はタイプに基づいて異なる速度で減衰します。アイデンティティ情報（名前など）は約2年間持続し、ステータス更新は約2週間で薄れ、日付は約1週間で薄れます。これにより、手動での管理なしに重要な情報が自然に優先されます。
• インポート優先アーキテクチャ：チャットから抽出するほとんどのメモリツールとは異なり、Cortexはファイルから始めます - memory/、MEMORY.md、ノートなどをインポートします。事実を抽出し、分類し、検索可能にします。会話もインポートできますが、ファイルが基盤を形成します。
• 依存関係ゼロの単一Goバイナリ：19MBのバイナリでSQLiteを使用し、Python、Docker、クラウドサービス、APIキーは不要です。Raspberry Piでも動作します。インストール方法：brew install hurttlocker/cortex/cortex または clawhub install hurttlocker-cortex。

技術的能力

• ハイブリッド検索：BM25キーワード（約16ms）＋セマンティック（約52ms）＋融合
• ルールベースの方法（オプションでLLM強化あり）を使用してインポートされたコンテンツから事実を抽出
• ネイティブエージェント統合のための17のMCPツール（検索/インポート/メモリ管理）
• GitHub、Gmail、カレンダー、Drive、Slack、Notion、Discord、Telegram用コネクタ
• 自己清掃機能：古い事実を発見し、矛盾を検出し、自動的に競合を解決
• localhost:8090で知識グラフエクスプローラーを利用可能

開発者は、Cortexを約3,200のメモリと約6,500の抽出された事実で実行し、瞬時の検索パフォーマンスを実現したと報告しています。エージェントはMCPを介してCortexを使用し、OpenClawの組み込みmemory_searchと併用します - Cortexは深い知識検索を処理し、memory_searchは会話履歴を管理します。

エビングハウス減衰機能は特に価値が高く、すべての情報が永遠に同じ関連性を持ち続け、ノイズの多い検索結果を生み出す問題を解決しました。これにより、一時的な情報は自然に薄れ、構造的な事実は目立つまま残ります。