トリノードメモリ：人間／エージェント金庫分離によるオープンソース永続エージェントメモリ

Tri-Node Memoryは、AIコーディングエージェントのためのオープンソースのメモリアーキテクチャで、エージェントの永続メモリと人間自身のノートを分離します。OpenClawのデフォルトアプローチのようにすべてを1つのバケットにまとめるのではなく、人間のボールト、エージェントジャーナル、そしてそれらを統合する推論レイヤーの3つのノードを使用します。

仕組み

システムは、別々のgitリポジトリを持つ2つのObsidianボールトを使用します：

• 人間のボールト：厳選されたノートとプロジェクトファイル。エージェントはこのボールトから読み取りますが、許可なく書き込むことはありません。
• エージェントジャーナル：OpenClawの内部メモリのミラーであり、エージェントが関連情報を保存する場所です。エージェントはあなたのデータを読み取り、自分のボールトに書き込みます。明示的に要求しない限り、境界を越えることはありません。

推論レイヤーは、エージェントの応答生成中に両方のボールトを調整します。

設定

Tri-Nodeはハーネス非依存、モデル非依存です。設定ファイルを配置し、ボールトを指定するだけで、エージェントはアイデンティティ、メモリ、境界を保持して実体化します。OpenClaw、Claude Code、Codexで動作します。

重要性

Google、Karpathyなどの既存のシステムでは、エージェントのアイデンティティとメモリをシステムに依存しないフレームワークに分離していません。Tri-Nodeは、開発者がエージェントが記憶する内容とプライベートに保つ内容を細かく制御できるようにします。

始め方

完全なガイドはSubstackで、コードはGitHubで入手できます。リポジトリをクローンし、2つのObsidianボールトを設定し、パスを構成すると、エージェントが別々のメモリを維持し始めます。