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

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: February 13, 2026🔗 Source
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
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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。

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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。

📖 完全なソースを読む: r/LocalLLaMA

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