Cortex v1.2 リリース：LLM拡張、引用Q&A、競合解決

Cortexは、OpenClawエージェント向けに構築されたローカルメモリレイヤーで、圧縮時のコンテキスト消失を防ぐように設計されています。このプロジェクトは最近GitHubスターを10個獲得し、開発者が2つのエージェントで毎日使用する中で、1週間でv1.0からv1.2へと進化しました。

v1.2の新機能

デフォルトで有効化されたLLM拡張エンリッチメント: ファイルをインポートする際、CortexはGrokを使用して抽出された事実を、関係性、分類、出典などのコンテキストで拡張するようになりました。エンリッチメントパイプライン全体のコストは月1ドル未満です。純粋なオフラインモードにするには--no-enrichで無効化できます。
引用付き質問応答: 新しいcortex answerコマンドでは、質問を投げかけると、元のメモリへの引用を含む統合された回答を受け取れます。インポートされたコンテンツが応答を乗っ取るのを防ぐためのビルトインプロンプトインジェクション防御機能も含まれています。
重複排除と競合解決: cortex cleanup --dedup-factsはほぼ重複する事実を見つけ、古いものを置き換えます。cortex conflicts --resolve llmは矛盾を検出し、LLMを使用して自動解決し、変更と理由の監査証跡を維持します。
統一された設定: cortex config doctorは、正確に何が設定されているか、各値の出所（デフォルト、環境変数、フラグ、設定ファイル）、そして何が不足しているかを表示します。
意図ベースの検索事前フィルタリング: 検索はクエリの意図（検索、時間的、関係的など）を分類し、スコアリングの前に事実タイプで結果を事前フィルタリングします。例えば、「v2をいつデプロイしたか？」は時間的事実を優先し、「XXXで誰が働いているか？」は関係的事実を優先します。