AIの記憶を6層で強化する新技術

Hermes Agentはすでにセッションをまたいで記憶できます。Nous Researchのオープンソースエージェントには、厳選された記憶ファイルと全文セッション検索機能が搭載されています。しかし、新しいコミュニティプロジェクトは、組み込みの記憶機能では本格的な作業には浅すぎると主張しています。開発者（ClaudioDrews）によって、MITライセンスの下で「Memory OS」という新しいライブラリがリリースされました。これはHermesの上に6つの記憶層を積み重ねます。ベクトルデータベース、構造化された事実、自動キュレーションされる知識Wikiを追加します。このプロジェクトは新しいですが、大きな可能性を秘めているようで、そのアーキテクチャはエージェントの記憶がいかに層状に構築できるかを示しています。Memory OSは、Hermesのプラグインとしてオンにするものではありません。Hermes Agent自身の記憶の横に位置する層状システムです。Hermesはすでにワークスペースファイルとセッションデータベースを提供しています。Memory OSはそれらを保持し、その上にさらに4つの層を追加します。フルスタックはDocker、Qdrant、Redis、Python 3.11+を使用してローカルで実行されます。OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Ollamaなど、HermesがサポートするあらゆるLLMプロバイダーと連携します。READMEでは、これを単一の機能ではなく「記憶オペレーティングシステム」として位置づけています。ファイルからベクトルまでの6つの層: Layer 1はWorkspaceです。これはMEMORY.md、USER.md、CREATIVE.mdを保持し、各ターンでシステムプロンプトに注入されます。Layer 2はSessionsです。会話履歴全体をFTS5全文検索するSQLiteデータベースであるstate.dbを使用します。Layer 3はStructured Factsです。SQLite、HRR、FTS5、および信頼スコアリングを使用して、耐久性のある事実をmemory_store.dbに保存します。フィードバックループは、エンティティ解決と並行して、これらの信頼スコアを時間とともに調整します。Layer 4はFabricで、Icarus Pluginの大きくフォークされたバージョンです。このフォークは、上流のesaradev/icarus-pluginの上にLLMを活用したセッション抽出を追加します。fabric_recall、fabric_write、fabric_briefを含む16のツールを通じて、セッション間のリコールを処理します。Layer 5はQdrant上に構築されたVector Databaseです。4096d Cosineベクトルと、キーワードスタイルのランキング手法であるBM25スパース検索を使用します。Layer 6はLLM Wikiです。