YourMemory: 生物学的減衰を備えたAIメモリ、LoCoMo-10で59%の想起率を達成

YourMemoryは、エビングハウスの忘却曲線に基づいてAIエージェントに永続的なメモリを実装します。想起によって強化されない限り記憶は減衰し、不要なデータは閾値に達すると削除されます。DuckDB上にローカルファーストのMCPサーバーとして構築されており、BM25、ベクトル検索、グラフ層を組み合わせて、意味検索では関連するが類似していないノードを見逃す「論理的隣接」問題を解決します。
ベンチマーク
LoCoMo-10ベンチマーク(10のマルチセッション会話にわたる1,534のQAペア)での結果:
- YourMemory: 59% Recall@5(95% CI: 56–61%)
- Zep Cloud: 28%(95% CI: 26–30%)
これはZep Cloudの2倍の再現率です。ステートレスなベクトルストアはトークン廃棄が84%多いと報告されています。
クイックスタート
Python 3.11–3.14。Dockerや外部サービスは不要です。
pip install yourmemory
yourmemory-setup設定パスを取得:
yourmemory-pathMCP設定
Claude Code — ~/.claude/settings.jsonに追加:
{
"mcpServers": {
"yourmemory": {
"command": "yourmemory"
}
}
}Claude Desktop — 適切な設定ファイルに追加:
{
"mcpServers": {
"yourmemory": {
"command": "yourmemory"
}
}
}Cline、Cursor、OpenCode、およびその他のMCP互換クライアント(Windsurf、Continue、Zed)は、yourmemory-pathからのフルパスを使用して接続できます。
メモリワークフロー
サンプル手順をコピー:
cp sample_CLAUDE.md CLAUDE.mdその後、CLAUDE.mdを編集して名前とユーザーIDを設定します。Claudeは、3つのMCPツールを使用して、すべてのタスクで「想起→保存→更新」のワークフローを実行します:
recall_memory(query)— タスク開始時に関連メモリを提示store_memory(content, importance)— 生体的減衰とともに埋め込みと保存update_memory(id, new_content)— 再埋め込みと古い情報の置き換え
例: store_memory("SachitはPythonでスペースよりもタブを好む", importance=0.9, category="fact")
対象ユーザー
長期間のプロジェクトを実行するAIコーディングエージェントを構築しており、ユーザーの好みやプロジェクトコンテキストを記憶し、セッションごとにゼロから再トレーニングすることを避けたい開発者向け。
📖 全文を読む: HN LLM Tools
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