Lians Agent Memory

タスクを復元し、古い状態を拒否し、根拠のない完了を阻止します。

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Lians Guard

AIコーディングエージェント向けの、現在の状態と完了を守るガードです。

Liansは中断されたエージェントの作業を復元し、古いタスク状態を拒否して、 現在のタスクが人間によるレビューを受けられる状態になるまでdoneを阻止します。

エージェントはチャットの内容を忘れることがあります。しかし、何が完了し、 何が変わり、何がまだ合格する必要があるかは忘れません。

• 復元します。 対応するClaude Codeおよび Codexのセッション間で、範囲を限定した現在のタスクを再開します。
• 古い状態を拒否します。 チェックポイントを現在のリポジトリとタスクの状態に 紐付け、古い証拠が気付かれないまま再利用されるのを防ぎます。
• 完了をガードします。 測定された証拠とエージェント自身の主張を区別し、 作業が未完了、不明、失敗、またはブロック中である間はゲートを閉じたままにします。
• レビューを必須にします。 READY FOR HUMAN REVIEWは人への引き継ぎを意味し、 作業が正しい、承認済み、または安全にデプロイできるという主張ではありません。
• ローカルで完結します。 無料の復元機能を使うために、Liansアカウント、 AIのパスワード、プロバイダーのAPIキーは必要ありません。

Liansは既存のAIアカウントおよびエディターと連携します。モデル、Git、CI、 リポジトリの指示、または人間によるレビューに取って代わるものではありません。

2つのレイヤーで、1つのエージェントループ

オープンソースのLians Guardレイヤーは、MCP、スキル、フック、 リポジトリの状態を通じてCodex内で動作します。モデルを乗っ取ることなく、 修正内容を記憶し、証拠を提示します。オプションのベータ版 Lians Mission Controlはローカルの制御レイヤーです。1つのミッションを与えると、 範囲を限定したCodexの経路を選択し、実際の検証ツールが実行されてからPASSを返します。

対応するCodexバージョンでは、Mission Controlの1つのミッションで、 各ステージごとに新しいプロセスを起動して要約を再生するのではなく、 1つのCodex app-serverスレッドを使用するようになりました。認証、ツール、 サンドボックス、実行は引き続きCodexが担い、永続的なミッション、利用ポリシー、 レシートはLiansが担います。App-serverは現在実験段階のため、 ワンショットアダプターも引き続き利用できます。

Mission Controlのソースを確認する、 ブリッジの境界を読む、または 外部プルーフゲートプロトコルを確認してください。

エージェントのセッションごとに、明確な結果をひとつ

RECOVERED
Task: Fix OAuth callback handling
Next: Re-run the callback integration test

STALE
Reason: The authentication requirement changed after this checkpoint

BLOCKED
Missing: OAuth callback integration test
Untrusted: "tests passed" was reported by the agent, not measured

READY FOR HUMAN REVIEW
Measured locally: callback tests passed
Measured by CI: required checks passed

信頼モデルは意図的に厳格に設計されています。measured_local、measured_ci、human_confirmed のエビデンスは、基準を満たすものとして扱われます。agent_attested と inferred_activity の記録は有用なコンテキストとして残りますが、レビューゲートを開くことはできません。エージェントが自らのチェックポイントを信頼されるクラスに昇格させることはできません。信頼できる CI エビデンスには、GitHub のアテステーションとコミットが正確に一致することに加え、対話形式でのチェックと基準の対応付けが必要です。人によるエビデンスには、対話形式での確認が必要です。Lians が存在する理由、Lians Guard の製品仕様、最新の市場での圧力テストをご覧ください。

2 分で試す

すでに使用している AI ツールを選んでください。

ツール	最速のセットアップ
Codex アプリ、CLI、または IDE	コマンドひとつ
Claude Code	プラグインコマンド 2 つ
Cursor	ワンクリックで MCP をインストール
その他の MCP クライアント	最小限の MCP セットアップ

たとえば、uv をインストールした後、次のコマンドで Codex を接続します。

codex mcp add lians --env LIANS_MCP_ENABLED_TOOLS=remember,recall,list_memories,correct_memory,forget_memory -- uvx --from "lians-sdk[mcp]" lians-mcp

Codex を再起動し、安全なプロジェクト情報をひとつ保存してから、新しいチャットで呼び出してみてください。ローカルメモリは、デフォルトで ~/.lians/mcp.db に保存されます。これが利用可能な無料の復旧方法です。Guard のワークフロー全体は、現在開発者プレビューです。

セットアップ、復旧、修正、削除、Guard プレビューの範囲については、クイックスタート完全版をご覧ください。

新しいコーディングエージェントが受け取るもの

Lians は、会話の記録を再生するのではなく、範囲を限定したプロジェクト引き継ぎ情報を生成できます。

Reported complete; verify:
- migrated the orders API to /v2/orders

Still open:
- verify the migration against current Git state
- update documentation

Decisions:
- keep pytest

Changed:
- /v1/orders is stale; use /v2/orders

Next:
- update documentation before touching unrelated UI

この引き継ぎ情報は、手動で管理された要約ではなく、現在の Lians の状態から生成されます。エージェントが報告した作業は、検証済みの完了と誤って分類されることなく、確認できます。

一般的なメモリレイヤーとは異なる理由

作業がひとつの製品内にとどまる場合、ネイティブのメモリは便利です。汎用メモリは、もはや希少なカテゴリーではありません。Lians はローカルメモリで作業の復旧を支援し、その後、コストの高い課題である最新のタスク状態とエビデンスに基づく準備状況に重点を置きます。

現在の競合状況では、ネイティブの Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Entire、Factory、AI レビューワークフローと比較し、この位置付けを検証しています。

アプローチ	最適な用途	制約
ツール標準のメモリ	AI ツールひとつで、最小限のセットアップ	通常、そのベンダーの製品内にとどまります
AGENTS.md または CLAUDE.md	安定したリポジトリの指示	手動での管理が必要です
会話の記録の再生	ひとつの会話の再構成	規模が大きく、ノイズが多いうえ、古い判断が再び持ち出される可能性があります
Lians の無料復旧機能	対応ツール間で現在のプロジェクトコンテキストを引き継ぐ	各ツールとのローカル接続が必要です
Lians Guard	古くなった状態を検出し、型付きエビデンスで準備状況を判定する	チームのワークフローはまだ開発者プレビューです

Lians は、すべてのプロジェクトに独立したメモリレイヤーが必要だと主張しているわけではありません。率直な比較と選択ガイドをご覧ください。

プロジェクトの状況

Lians は現在、活発に開発されています。利用可能な復旧機能とプレビュー段階の Guard 機能をここで分けて示し、まだ存在しない本番運用の保証があるかのような誤解を招かないようにしています。

機能	状況
MCP と Python によるローカルメモリ	利用可能
Codex、Claude Code、Cursor のローカル復旧セットアップ	利用可能
確認、修正、確認後の完全削除	利用可能
制限付きコンテキストと署名付き選択レシート	利用可能
Claude から Codex へのプロジェクト引き継ぎの自動化	ベータ
型付きエビデンスとエビデンスに基づくタスクゲート	開発者向けプレビュー
チェックポイント上のローカル Git ワークスペースのフィンガープリント	開発者向けプレビュー
古くなったエビデンスの自動無効化	開発中
証明付き GitHub Actions エビデンスの取り込み	開発者向けプレビュー
ローカル Guard レポート	開発者向けプレビュー
チーム共有キュー	予定
クロスプラットフォームのクリーンインストール CI	新しい Guard ワークフローで必須。初回のホステッド実行は保留中
ガイド付きデスクトップインストーラーとローカルコントロールセンター	リリース候補
Mission Control の Protect 対 Maximum ベータ	候補。証明ゲートは事前登録済み
1 つのミッションと 1 つの Codex スレッドを持続的に結ぶブリッジ	ベータ。app-server は実験段階

macOS および Windows のデスクトップビルドは、プラットフォーム署名と公証が完了するまで、リリース候補のままです。デスクトッププレビューの範囲を参照してください。

現在のエビデンス

付属の Claude から Codex への継続性フィクスチャでは、期待される事実 10/10 件を復旧し、古い事実を現在のものとして扱った件数は 0 件で、231 トークンの引き継ぎを生成しました。これらは範囲を限定したベータ結果であり、すべての実際のコーディングセッションで完全に抽出できることを保証するものではありません。実験を実行してください。

開発中の ContinuityBench v0.1 では、エージェント間の継続性、鮮度、修正、消去、来歴、範囲制限に関するテスト仕様案を公開しています。現在の Lians フィクスチャは、そのフィクスチャに限ったエビデンスです。競合製品のランキングが完成したかのようには示していません。

別の実地テストでは、Cursor を通じて合成プロジェクトの事実を保存し、新しい Cursor チャットと新規の Claude Code セッションで呼び出し、削除後にその事実が消えていることを確認しました。テスト方法を読む。

Guard の正確性ベンチマークでは、エビデンスの欠落、不明な基準、制約違反、ブロッカー、古い更新、ドリフトシグナルを検証します。これは設定済みポリシーを対象としたローカルで決定論的なテストであり、意味的な正確性や本番環境での成果を証明するものではありません。各ケースを確認するには、packages/lians-easy/benchmarks/task_contract_correctness.py を実行してください。

Lians で構築する

アプリケーション内でローカル Python SDK を使用します。

pip install "lians-sdk[local]"

from datetime import datetime, timezone
from lians import LocalLiansClient

memory = LocalLiansClient(db_path=".lians/memory.db")
memory.add(
    agent_id="my-agent",
    content="The project uses Python 3.12 and pytest.",
    event_time=datetime.now(timezone.utc),
)

result = memory.recall(
    agent_id="my-agent",
    query="Which Python version and test runner should I use?",
)

TypeScript、Go、Java、C、フレームワーク連携、セルフホストについては、インストールガイドを参照してください。

クラス、クラブ、ハッカソン、またはキャンパスの開発者グループを運営していますか？学生・コミュニティ向けキットをお使いください。コントリビューターとパッケージインテグレーターは、対応する利用方法とリポジトリの状況から始められます。

高度な機能

Lians には、プロジェクト単位のエージェント引き継ぎ、署名付き選択・レビュー用レシート、ローカルでの調査・ブラウザー概要、時間的な再構築、来歴、情報障壁、確認後の消去、範囲を限定した形式検証のためのツールも含まれています。これらの機能は、高度なデプロイやガバナンスが求められるデプロイで役立ちますが、スターター向けメモリワークフローには必要ありません。

• メモリエンジン
• エージェント間継続性の実験
• エージェント作業の検証
• セキュリティモデル
• コミュニティ版とマネージド製品の境界
• 対応する利用方法とリポジトリの状況

## 開発

git clone https://github.com/Lians-ai/Lians.git
cd Lians
python -m pip install -e ".[dev]"
python scripts/test_all.py

プルリクエストを作成する前に、CONTRIBUTING.md をお読みください。機能のアイデア、統合のリクエスト、再現可能なバグは、GitHub Issues で歓迎しています。

Lians がワークフローに役立った場合は、リポジトリにスターを付けて、ほかの AI ツールユーザーにも見つけてもらえるようにしてください。

ライセンス

Apache 2.0。詳細は LICENSE をご覧ください。