memv: AIエージェントのためのオープンソースメモリシステム

memvは、知識抽出に独自のアプローチを採用したAIエージェント向けのオープンソースメモリシステムです。あらゆる事実を抽出し、整理に検索に大きく依存する従来のメモリシステムとは異なり、memvは予測エラーのみを保存することに焦点を当てています。これは予測-調整抽出を採用しており、新しいインタラクションから知識を抽出する前に、既存の知識に基づいてそのエピソードが含むべき内容を予測します。重要性は初期の大規模言語モデル（LLM）のスコアリングではなく驚きに由来するため、予期しなかった事実のみが保存されます。

主な詳細

• 二時点モデル: 各事実はイベント時間とトランザクション時間の両方で追跡され、「1月にこのユーザーについて何を知っていたか？」といったクエリが可能です。
• ハイブリッド検索: ベクトル類似性（sqlite-vec）とBM25テキスト検索（FTS5）を相互順位融合（Reciprocal Rank Fusion）で組み合わせて利用します。
• 矛盾処理: 新しい事実は自動的に古い矛盾する事実と矛盾し無効化しますが、完全な履歴は保持されます。
• SQLiteデフォルト: 外部依存関係ゼロ - Postgres、Redis、Pineconeは不要です。
• フレームワーク非依存: LangGraph、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex、またはプレーンなPythonで動作します。
• MITライセンス: Python 3.13+と互換性があり、非同期操作を利用します。

memvを使用したサンプルセットアップ:

from memv import Memory
from memv.embeddings import OpenAIEmbedAdapter
from memv.llm import PydanticAIAdapter

memory = Memory(
    db_path="memory.db",
    embedding_client=OpenAIEmbedAdapter(),
    llm_client=PydanticAIAdapter("openai:gpt-4o-mini"),
)
async with memory:
    await memory.add_exchange(
        user_id="user-123",
        user_message="I just started at Anthropic as a researcher.",
        assistant_message="Congrats! What's your focus area?",
    )
    await memory.process("user-123")
    result = await memory.retrieve("What does the user do?", user_id="user-123")

このプロジェクトは現在初期段階（v0.1.0）であり、特に抽出アプローチと有用な統合可能性に関するフィードバックを歓迎しています。