オープンソースのLLMエージェント用メモリシステムが高いベンチマークスコアを達成
公開ベンチマークを備えたLLMエージェント向けメモリシステム
開発者がClaude CodeとOpenClaw向けに永続メモリシステムを構築し、LLMエージェントにセッション間での実際のコンテキスト連続性を提供しています。このシステムは、LoCoMoベンチマークで90.8%（公開済みの全システムを上回る）、LongMemEvalで89.1%のスコアを達成しました。
アーキテクチャとフレームワーク互換性
アーキテクチャはアダプタベースで、現在はライフサイクルイベントにフックしていますが、コアコンポーネント（ストレージ、検索、インテリジェンス）はフレームワークに依存しません。検索パイプラインは、FTS5、Qdrant KNN、新近性、グラフウォークを組み合わせた4チャネルRRFアプローチを採用しています。インテリジェンス層には、意図分類、経験パターン、RLポリシーコンポーネントが含まれており、あらゆるエージェントフレームワークに組み込むことができます。
セットアップと技術スタック
クイックセットアップには以下が必要です：
ollama pull snowflake-arctic-embed2
bun install && bun run build && bun run setup
node dist/angel/index.cjs技術スタックには、TypeScript、SQLite（better-sqlite3）、Qdrant、Ollama、esbuild、Vitestが含まれます。
主要な設計判断
- SQLiteを真実のソース、Qdrantを高速化用としたデュアルライトシステムで、優雅な機能低下を実現
- すべての操作は例外をスローしない設計 — 個々の失敗がパイプラインを壊すことはありません
- キャプチャ用の短命フック（ミリ秒単位の寿命）と、内省用の永続的なAngel
- RLポリシーモデルは純粋なTypeScript（Float32Array演算、PyTorch不使用）
- コンテンツ長を考慮した埋め込みのバックグラウンドでのバックフィル
このプロジェクトは29,000行のコード、1,968のテストを含み、https://github.com/grigorijejakisic/ClaudexでMITライセンスの下で公開されています。
📖 Read the full source: r/openclaw
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