Fidelis Memory

プロジェクトの要約には「請求処理の移行をロールバックした」と書かれているかもしれません。元のメモには、失敗した理由と、冪等性の修正を確認するまで再試行しないことが記されています。次のセッションがその条件に左右されるなら、その一文が重要になります。

Fidelis は Markdown とテキストのメモを保存し、保存時の文章を取得します。デフォルトの検索では、生成モデルにメモリを書き換えさせません。

メモを1つ使って試す

この手順は Python 3.10 以降、macOS または Ubuntu、およびローカルの Ollama サービスに対応しています。必要に応じて、別のターミナルで ollama serve を実行して Ollama を起動してください。モデルの API キーは不要です。現在のリリースは 0.3.0rc1 です。

ollama pull nomic-embed-text
python3 -m venv ~/.venvs/fidelis
source ~/.venvs/fidelis/bin/activate
python3 -m pip install "fidelis-memory[hybrid]==0.3.0rc1"
fidelis init

demo_dir=$(mktemp -d)
cat > "$demo_dir/atlas.md" <<'NOTE'
Atlas billing migration:
Duplicate charges appeared in staging. Rolled back.
Do not retry until the idempotency fix is verified.
NOTE

fidelis watch "$demo_dir" --once
fidelis recall-hybrid "Atlas billing migration retry condition" --tier zero_llm

fidelis watch と fidelis recall-hybrid は、fidelis init が起動するバックグラウンドサービスを使用します。

取得したテキストに、ロールバックの内容と再試行の条件の両方が含まれていることを確認してください。これは保存したメモの検索であり、生成された回答ではありません。自分のファイルを使う場合は、"$demo_dir" をメモのディレクトリに置き換えてください。検索に失敗した場合は fidelis health を実行し、Ollama で nomic-embed-text が利用可能であることを確認してください。fidelis init の後も仮想環境を残してください。バックグラウンドサービスはその環境を使用します。

この操作によってマシン上で変更される内容：fidelis init はユーザーごとのバックグラウンドサービス（macOS では launchd、Linux では systemd --user）をインストールし、ログイン時に fidelis-server を自動的に起動します。fidelis watch はメモをそのサーバーに送り、デフォルトでは一時的なデモ用ディレクトリではなく、ローカルストア ~/.cogito/store に保存します。fidelis recall-hybrid も同じ稼働中のサーバーに問い合わせ、共有ストア全体を検索するため、結果にはデモ用メモだけでなく、以前に保存したメモも含まれることがあります。ウォッチャーは取り込んだファイルを ~/.fidelis/watched.json にも記録します。macOS でデフォルトのサービスを削除するには、fidelis init --uninstall を実行してください。サービスを停止し、launchd の plist のみを削除します。Linux では、systemctl --user list-unit-files '*fidelis-server*' でインストール済みのユニットを見つけ、systemctl --user disable --now <unit> を実行して、そのユニットファイルを ~/.config/systemd/user/ から削除し、systemctl --user daemon-reload を実行してください。どちらの方法でもデータは削除されません。ストアは Fidelis で保存したすべてのデータで共有されるため、~/.cogito/store を削除するとデモ用メモだけでなく、すべてのデータが消去されます。使い捨てのインストール環境でのみ削除してください。また、一時的なデモ用ディレクトリ（$demo_dir）も削除してください。ファイルパスの記録も消したい場合は、~/.fidelis/watched.json も削除してください。

エージェントを接続する

メモをローカルで取得できるようになったら、クライアント用の MCP 接続をインストールします。

fidelis mcp install --client codex
# Or, for Claude Code:
fidelis mcp install

クライアントを再起動して、次のように試してください：「Fidelis を使って、Atlas の請求処理移行に関するメモを探してください。再試行する前に何をする必要がありますか？該当する文章を引用してください。」

クライアントは、メモリの検索、保存、修正、取得、確認を行うツールを利用できます。ツールを呼び出すタイミングはクライアントが判断します。接続をインストールしても、すべてのターンで自動的に検索されるわけではありません。その他のクライアントとアンインストールコマンドには、Cursor、Gemini CLI、Copilot CLI、OpenClaw が含まれます。別途用意された Pi 拡張機能では、プロンプト実行時にメモリを検索できます。

Fidelis が保持するもの

• 元の文言。 watch、store、その他の原文のまま書き込む経路では、入力したテキストが保持されるため、要約では省略される可能性のある条件も検索で取得できます。
• ローカルでの検索。 高速なベクトル検索が、MCP のデフォルトの想起経路です。明示的なハイブリッド検索では、zero_llm 層で生成型 LLM を使わずにキーワード検索とベクトル検索の結果を組み合わせます。ローカルの埋め込みには引き続き Ollama が必要です。
• 時間の経過に伴う訂正。 訂正によって以前の記録を消去せずに置き換えられます。想起時に有効性や履歴上の状態を表示できるため、古いメモがひそかに置き換えられることはありません。

Fidelis には、オプションで利用できる抽出機能とモデル支援型の経路もあります。これらは入力を変換またはフィルタリングする場合があるため、元の文言を保つことが目的であれば、原文のまま処理する経路を使用してください。取得されたテキストが誤っていたり、古くなっていたりする可能性はあります。また、回答時にエージェントのモデルプロバイダーがそのテキストを参照する場合があります。

現在の対象範囲

Fidelis 0.3.0rc1 は単一マシン向けのプレリリースであり、ホスト型のチーム向けメモリーサービスではありません。LongMemEval-S の検索実行では、再設計されたデフォルト経路が470件の質問にわたって情報を検索できるかを測定しました。回答の正確性は測定していません。詳細は、結果、ユーザー適合性ガイド、セキュリティポリシーをご覧ください。

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