Metis

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Metis は、専門家の実践の断片を記録し、人間によるレビューと合意された利用条件のもとで、AI エージェントがメモリーとして利用できるようにするオープンソースのツールキットです。

暗黙知の断片：エージェントメモリーの第 4 の層

暗黙知の断片には、専門家が何に気づき、どう対応したか、そしてその対応が行われた状況が記録されます。人間によるレビュー後、エージェントのメモリー内で、手順、事実、過去の出来事と並ぶ情報として保存されます。

手順と実践の隔たり

手順は何をすべきかを記し、ログは何が起きたかを記録します。専門家の判断のきっかけと、その理由は、記録に残されないことがよくあります。

断片がエージェントに届くまで

すべての記録、確認、レビュー判断、検索は、ハッシュリンクされた証拠チェーン上で、 CHAP リファレンスコーディネーター （chap-coordinator）を通じて記録されます。

記録のループ

記録された行動が手順と異なる場合、記録エージェントは専門家に短い質問を 1 つ、 ささやきとして投げかけ、専門家は自分の言葉で内容を確認します。

各断片には、論文で定められた17カテゴリーの暗黙知のうち、K1からK17のいずれかが含まれています。 ウェブサイトのアトラスでは、それぞれの例と記録方法を紹介しています。

クイックスタート：ポンプの例を実行する

python -m pip install metis-memory
metis demo manufacturing-pump-vibration
metis fragment list
metis memory list
metis audit verify

デモでは用意された観察記録を使用するため、モデルサーバーは不要で、記録は ./.metis に保存されます。 ソースから作業する場合：

git clone https://github.com/BrightbeamAI/metis && cd metis
pip install -e .

from metis import MetisEngine
from metis.conditions.context import TacitContext
from metis.consent.model import ConsentRecord, ConsentStatus

eng = MetisEngine()  # local and deterministic
eng.join_default_participants()

# Capture the operator's practice where it departs from the procedure.
frag = eng.capture_observation(
    {
        "observation_id": "OBS-1",
        "work_as_imagined": "Reduce load only when the alarm threshold is crossed.",
        "work_as_done": "Ease back earlier, when high load meets a dull sound.",
        "context": TacitContext(equipment_family="centrifugal_pump", operating_mode="high_load"),
    },
    consent=ConsentRecord(consent_status=ConsentStatus.granted),
    category="K7_sensory",
).fragment  # Evidence layer: reviewers only

# Two named reviewers promote it to Advisory.
eng.tier2_review(
    frag.fragment_id, "promoted_to_advisory", summary="advisory cue only",
    decided_by=["human:[email protected]", "human:[email protected]"],
)

# The gate returns it only where its conditions hold.
pump = TacitContext(equipment_family="centrifugal_pump", operating_mode="high_load", risk_class="moderate")
other = TacitContext(equipment_family="gear_pump", operating_mode="low_load", risk_class="moderate")
print(len(eng.retrieve(pump).eligible))       # 1
print(eng.retrieve(other).blocked[0].reason)  # conditions_do_not_match

Metis をアプリケーションに接続する

metis mcp は、Claude Desktop や Claude Code などの MCP クライアントに同じガバナンス付きメモリを提供します。また、uvx metis-memory mcp を使えば、事前に何もインストールせずに実行できます。MCP サーバーガイドをご覧ください。チーム向けに Metis を実行するには、サーバーガイドでサインイン、ワークスペースのロール、ウェブアプリ、PostgreSQLについて説明しています。deploy/では Docker または Kubernetes を使って実行できます。また、エージェント連携ガイドでは、リモート MCP、Python クライアント、LangChain を介してエージェントを接続する方法を紹介しています。コネクターは職場のシステムから記録し、Slack や Teams にウィスパーを送信します。運用ガイドでは本番環境での実行方法を説明しています。

詳細情報

• ウェブサイト：インタラクティブなガイド、アトラス、よくある質問。
• ドキュメント：アーキテクチャ、ガバナンス、検索、エージェントでの利用方法。
• ABOUT.md：リポジトリの構成と開発方法。
• CHAP：Collaborative Human-Agent Protocol。
• docs/demo.html と docs/explainer.html：どのブラウザーでも開けるインタラクティブなデモと、図解付きの解説。

倫理的な利用

Metis は、作業者の認識と同意を得て、人間の作業の断片を記録します。秘密裏の監視には使用しないでください。音声、動画、生体情報、スクリーンショット、キー入力は記録しません。本番環境で使用するには、作業者との協議、法務レビュー、ドメインの検証が必要です。まずETHICAL_USE.mdをお読みください。

ライセンス

Apache-2.0。LICENSEをご覧ください。

引用

Metis は、Tacit Fragments: Operationalising Tacit Knowledge as a Governed Memory Layer for Agentic AIのリファレンス実装です。

@article{shahid2026tacitfragments,
  title   = {Tacit Fragments: Operationalising Tacit Knowledge as a Governed Memory Layer for Agentic AI},
  author  = {Shahid, Arsalan and Suttie, Gordon and Black, Philip and Garz{\'o}n-Vico, Antonio},
  journal = {Preprints},
  year    = {2026},
  doi     = {10.20944/preprints202608.0927.v1},
  url     = {https://brightbeam.works/metis/resources/tacit-fragments-preprint.pdf}
}