clude

Clude

AI エージェントのための認知メモリ。 単なる保存ではなく、統合です。

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Clude について

概要

認知メモリシステムです。多くのメモリ SDK は保存と取得を行います。Clude はそれに加えて、時間の経過とともにメモリを処理します。減衰、統合、矛盾の解消、内省を行います。

• ベンチマーク済み： HaluMem でのハルシネーション率は 1.96% です。次点のシステムは 15.2%、業界平均は約 21% です。
• ローカル優先： SQLite とローカル埋め込みを使用します。API キーもネットワークも不要で、オフラインで完全なセマンティック検索を利用できます。
• ホステッド： API キー 1 つで利用でき、インフラストラクチャは不要です。npx @clude/sdk register
• ポータブルなメモリ： JSON、Markdown、ChatGPT、Claude、Gemini 形式でエクスポート／インポートできます。メモリをエージェント、フレームワーク、モデル間で移動できます。

認知アーキテクチャ：

• 種別ごとのメモリと差分減衰 — エピソード記憶（1 日あたり 7%）、意味記憶（1 日あたり 2%）、手続き記憶（1 日あたり 3%）、自己モデル（1 日あたり 1%）。アクセスされたメモリは強化されます。
• 自律的なドリームサイクル — 統合、圧縮、内省、矛盾の解消、創発を行います。
• 結合タイプ付きメモリグラフ — 重み付きの型付きエッジを持ち、同時検索時にヘッブ則による強化を行います。
• クリナメン — 重要度が高く関連性が低いメモリを横断的に検索します。

現時点で対応していないこと

LangGraph や CrewAI とのフレームワーク統合はありません。brain.store() と brain.recall() のラッパーは、それぞれ数日で作成できます。構造化されたビジネスデータの取り込みには対応していません。時間的な事実の有効性を照会する機能もありません。マネージドエンタープライズプラットフォームも、大規模なコントリビューターコミュニティもありません。まだ初期段階です。

今後実現できること

Clude はフレームワークではなく、メモリエンジンです。フレームワーク統合、構造化データの取り込み、時間的な照会、エンタープライズプラットフォーム、評価フレームワーク、マルチモデル対応、自律的な運用、マルチユーザーのスコープ設定など、すべてを上に構築できます。開発者ではないユーザーが AI コーディングアシスタントを使い、2 週間で Clude 上に 5,750 行の自律型エージェントを構築しました。109 個のツール、エージェントが指示する自己編集型メモリ、マルチモデル推論、ウェブ検索、マルチユーザーのプレゼンス追跡、ブラウザー UI を備えています。認知アーキテクチャは Clude が担いました。

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公開ウォレット：CA1HYUXZXKc7CasRGpQotMM9RiYJbVuPJq3n8Ar9oQZb

npm install -g @clude/sdk
clude setup

Stanford Generative Agents、MemGPT/Letta、CoALA、Beads を基盤に構築されています。

対応環境： Claude Code、Claude Desktop、Cursor、および MCP 互換のあらゆるエージェントランタイム。

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クイックスタート — ホステッド（セットアップ不要）

npx @clude/sdk setup   # Creates agent, installs MCP, done

または SDK を使用します。

import { Cortex } from '@clude/sdk';

const brain = new Cortex({
  hosted: { apiKey: process.env.CORTEX_API_KEY! },
});

await brain.init();

await brain.store({
  type: 'episodic',
  content: 'User asked about pricing and seemed frustrated.',
  summary: 'Frustrated user asking about pricing',
  tags: ['pricing', 'user-concern'],
  importance: 0.7,
  source: 'my-agent',
});

const memories = await brain.recall({
  query: 'what do users think about pricing',
  limit: 5,
});

データベースもインフラストラクチャも不要です。メモリは CLUDE のインフラストラクチャに保存され、API キーごとに分離されます。

クイックスタート — セルフホスト

完全に制御するには、ご自身の Supabase を使用してください。

import { Cortex } from '@clude/sdk';

const brain = new Cortex({
  supabase: {
    url: process.env.SUPABASE_URL!,
    serviceKey: process.env.SUPABASE_KEY!,
  },
  anthropic: { apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY! },
});

await brain.init();

await brain.store({
  type: 'episodic',
  content: 'User asked about pricing and seemed frustrated.',
  summary: 'Frustrated user asking about pricing',
  tags: ['pricing', 'user-concern'],
  source: 'my-agent',
  relatedUser: 'user-123',
});

const memories = await brain.recall({
  query: 'what do users think about pricing',
  limit: 5,
});

const context = brain.formatContext(memories);
// Pass `context` into your system prompt

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ダッシュボード

clude.io/dashboard-new でエージェントのメモリを確認できます。

• メモリタイムライン — 検索とフィルタリングが可能な時系列表示
• ブレインビュー — 意識と自己モデルの 3D 可視化
• エンティティマップ — 人物、プロジェクト、概念のナレッジグラフ（セルフホスト）
• 減衰ヒートマップ — 種類と経過時間ごとのメモリの健全性
• メモリパック — JSON、Markdown、ChatGPT、Claude、Gemini 形式でエクスポート／インポート

Solana ウォレットまたは Cortex API キーでサインインしてください。

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CLI

npx @clude/sdk setup          # Guided setup: register + config + MCP install
npx @clude/sdk register       # Get an API key for hosted mode
npx @clude/sdk init           # Advanced setup (self-hosted options)
npx @clude/sdk status         # Check if Clude is active + memory stats
npx @clude/sdk mcp-install    # Install MCP server for your IDE
npx @clude/sdk mcp-serve      # Run as MCP server (used by agent runtimes)
npx @clude/sdk connect        # Connect Claude Desktop / claude.ai as a remote MCP connector
npx @clude/sdk export         # Export memories (json/md/chatgpt/gemini)
npx @clude/sdk import         # Import from ChatGPT, markdown, or JSON
npx @clude/sdk sync           # Auto-update system prompt file
npx @clude/sdk doctor         # Run diagnostics
npx @clude/sdk start          # Start the full Clude bot
npx @clude/sdk --version      # Show version

setup はヘッドレスで動作します。TTY がない場合、プロンプトを表示せず、ローカルのみのモードで完了します。対話なしで登録するには、[email protected] を設定してください（CI、Dockerfile、スクリプト向け）。

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MCP 統合

MCP 互換のエージェントに Clude を追加できます。自動インストールには npx @clude/sdk setup を実行するか、手動で追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "clude-memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["@clude/sdk", "mcp-serve"],
      "env": {
        "CORTEX_API_KEY": "clk_..."
      }
    }
  }
}

設定ファイルの場所：

• Claude Code：.mcp.json（プロジェクトのルート）
• Claude Desktop：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Cursor：~/.cursor/mcp.json

MCP ツール

エージェントは8つのツールを利用できます。

ツール	説明
recall_memories	ハイブリッドスコアリング（ベクトル＋キーワード＋タグ＋重要度）でメモリーを検索します
store_memory	タイプ、内容、要約、タグ、重要度を指定して新しいメモリーを保存します
batch_store_memories	1回の呼び出しで最大50件のメモリーを保存します
list_memories	クエリなしでメモリーを参照します。ページ分割され、最新順、重要度順、最終アクセス順に並べ替えられます
update_memory	IDを指定して既存のメモリーのフィールドを更新します
delete_memory	IDを指定してメモリーを完全に削除します
get_memory_stats	メモリーの統計情報（タイプ別件数、平均重要度／減衰率、上位タグ）を取得します
find_clinamen	異常検索 — 現在のコンテキストとの関連性が低く、重要度の高いメモリーを検索します

MCP モード

MCP サーバーは、環境から自動検出された4つのモードで動作します。

モード	設定	ストレージ
ホスト型	CORTEX_API_KEY	clude.io（セットアップ不要）
セルフホスト型	SUPABASE_URL + SUPABASE_SERVICE_KEY	お使いの Supabase
ローカル SQLite（デフォルト）	なし — setup が作成します	~/.clude/brain.db（ローカル埋め込み、完全オフライン）
ローカル JSON	--local フラグまたは CLUDE_LOCAL=true	~/.clude/memories.json（ポータブルな単一ファイル）

2つのローカルストアは別々です。一方のメモリーはもう一方から参照できません。ポータブルな JSON ファイルが必要でない限り、デフォルトの SQLite を使用してください。

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セットアップ（セルフホスト型）

1. Supabase プロジェクトを作成する

supabase.com にアクセスし、無料のプロジェクトを作成します。

2. スキーマを実行する

Supabase ダッシュボードで SQL Editor を開き、supabase-schema.sql の内容を貼り付けます。

cat node_modules/@clude/sdk/supabase-schema.sql

または、brain.init() による自動作成を試します。

3. 拡張機能を有効にする

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

4. キーを取得する

• Supabase URL + サービスキー：Project Settings > API
• Anthropic API キー：console.anthropic.com（任意 — ドリームサイクルに必要です）
• Voyage AI または OpenAI のキー：ベクトル検索用（任意 — 指定しない場合はキーワードスコアリングにフォールバックします）

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API リファレンス

TypeScript 宣言はパッケージに同梱されています（v3.3.0 以降）。Cortex と以下のすべてのオプション／結果型は、厳格モードで完全な IntelliSense を利用してインポートできます。

コンストラクター

ホスト型モード：

const brain = new Cortex({
  hosted: {
    apiKey: string,      // From `npx @clude/sdk register`
    baseUrl?: string,    // Default: 'https://clude.io'
  },
});

セルフホスト型モード：

const brain = new Cortex({
  supabase: { url: string, serviceKey: string },

  // Optional — required for dream cycles and LLM importance scoring
  anthropic: { apiKey: string, model?: string },

  // Optional — enables vector similarity search
  embedding: {
    provider: 'voyage' | 'openai',
    apiKey: string,
    model?: string,
    dimensions?: number,
  },

  // Optional — commits memory hashes to Solana
  solana: { rpcUrl?: string, botWalletPrivateKey?: string },

  // Optional — owner wallet for memory isolation
  ownerWallet?: string,
});

brain.init()

データベーススキーマを初期化します。他の操作を行う前に一度呼び出してください。

brain.store(opts)

新しいメモリーを保存します。メモリー ID または null を返します。

const id = await brain.store({
  type: 'episodic',
  content: 'Full content of the memory...',
  summary: 'Brief summary',
  source: 'my-agent',
  tags: ['user', 'question'],
  importance: 0.7,          // 0-1, or omit for LLM-based scoring
  relatedUser: 'user-123',
  emotionalValence: 0.3,    // -1 (negative) to 1 (positive)
});

メモリーのタイプ：

タイプ	1日あたりの減衰率	用途
episodic	7%	生のインタラクション、会話、イベント
semantic	2%	学習した知識、パターン、洞察
procedural	3%	行動ルール、うまくいくこと／いかないこと
self_model	1%	アイデンティティ、自己理解
introspective	2%	ジャーナルの記録、ドリームサイクルの出力

brain.recall(opts)

ハイブリッドスコアリング（ベクトル＋キーワード＋タグ＋重要度＋エンティティグラフ＋関連付けボンド）でメモリーを呼び出します。

const memories = await brain.recall({
  query: 'what happened with user-123',
  tags: ['pricing'],
  relatedUser: 'user-123',
  memoryTypes: ['episodic', 'semantic'],
  limit: 10,
  minImportance: 0.3,
});

6段階の検索パイプライン：

1. ベクトル検索（pgvector によるメモリーおよびフラグメントレベルの検索）
2. メタデータフィルタリング（ユーザー、ウォレット、タグ、タイプ）
3. ベクトルとメタデータの候補を統合
4. 複合スコアリング（新しさ＋関連性＋重要度＋ベクトル類似度）* 減衰率
5. エンティティ対応の展開 — エンティティの直接検索＋共起するエンティティのメモリー
6. ボンドタイプに基づくグラフトラバーサル — 強いボンドをたどります（原因 > 支持 > 解決 > 詳細化）

brain.recallSummaries(opts) / brain.hydrate(ids)

トークン効率の高い2段階検索：

const summaries = await brain.recallSummaries({ query: 'recent events' });
const topIds = summaries.slice(0, 3).map(s => s.id);
const full = await brain.hydrate(topIds);

brain.dream(opts?)

1 回のドリームサイクルを実行します。anthropic 設定が必要です。

await brain.dream({
  onEmergence: async (thought) => {
    console.log('Agent thought:', thought);
  },
});

5 つのフェーズ：

1. 統合 — 最近の記憶から焦点となる質問を導き、証拠に紐づいた洞察を統合します
2. 圧縮 — 古くなって薄れたエピソード記憶を意味的な要約にまとめます（Beads に着想を得ています）
3. 内省 — 自己モデルを見直し、証拠の引用を添えて更新します
4. 矛盾の解決 — 未解決の contradicts リンクを見つけて解決し、弱い記憶の減衰を加速します
5. 創発 — 内省的な統合を行い、出力を onEmergence コールバックに送信します

brain.startDreamSchedule() / brain.stopDreamSchedule()

6 時間ごとの自動ドリームサイクルと、UTC 3am の毎日の減衰を設定します。重要度が蓄積した場合にもトリガーされます。

brain.link(sourceId, targetId, type, strength?)

記憶間に型付きの関連付けを作成します。

await brain.link(42, 43, 'supports', 0.8);

リンクの種類：supports | contradicts | elaborates | causes | follows | relates | resolves | happens_before | happens_after | concurrent_with

brain.decay() / brain.stats() / brain.recent(hours) / brain.selfModel()

await brain.decay();                            // Trigger memory decay
const stats = await brain.stats();              // Memory statistics
const last24h = await brain.recent(24);         // Recent memories
const identity = await brain.selfModel();       // Self-model memories

brain.formatContext(memories)

LLM のプロンプトに挿入するため、記憶を Markdown 形式に整えます。

const memories = await brain.recall({ query: userMessage });
const context = brain.formatContext(memories);

brain.destroy()

ドリームスケジュールを停止し、イベントリスナーをクリーンアップします。

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ホスト型とセルフホスト型

	ホスト型	セルフホスト型
セットアップ	API キーのみ	独自の Supabase
store / recall / stats	はい	はい
ドリームサイクル	いいえ	はい（Anthropic が必要）
エンティティグラフ	いいえ	はい
メモリーパック	いいえ	はい
エンベディング	管理対象	設定可能（Voyage/OpenAI）
オンチェーンコミット	いいえ	はい（Solana）
ダッシュボード	はい（API キーログイン）	はい（ウォレットログイン）

グレースフルデグラデーション

機能	未設定の場合
anthropic が未設定	LLM による重要度スコアリングはルールベースにフォールバックします。dream() はエラーをスローします。
embedding が未設定	ベクトル検索は無効になり、recall はキーワードとタグのスコアリングのみを使用します。
solana が未設定	オンチェーンのメモリーコミットは通知なしでスキップされます。

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仕組み

記憶の検索

ハイブリッドスコアリング（Park et al. 2023）：

• 新しさ：最後にアクセスしてからの時間に応じた 0.995^hours の指数減衰
• 関連性：キーワードのトライグラム類似度とタグの重なり
• 重要度：LLM が 1〜10 でスコアリングし、0〜1 に正規化
• ベクトル類似度：pgvector の HNSW インデックスを使用したコサイン類似度
• グラフブースト：同時に検索された記憶間の関連リンクの強度

呼び出された記憶は強化されます。アクセス回数が増え、減衰がリセットされ、同時に検索された記憶間のリンクが強まります（ヘッブ学習）。

記憶の減衰

記憶の種類ごとに保持率が異なります。

• エピソード記憶（0.93/日）：強化されない限り、出来事はすぐに薄れます
• 意味記憶（0.98/日）：知識は保持されます
• 手続き記憶（0.97/日）：行動パターンは安定しています
• 自己モデル（0.99/日）：アイデンティティはほぼ永続します

ドリームサイクル

重要度の蓄積または 6 時間ごとの cron によってトリガーされる、5 フェーズの内省です。

1. 統合 — 焦点となる質問と、証拠に紐づいた洞察
2. 圧縮 — 古くなって薄れた記憶を意味的なエントリに要約
3. 内省 — 証拠の引用を添えて自己モデルを更新
4. 矛盾の解決 — 矛盾する記憶を解決
5. 創発 — 内省的な統合

メモリーグラフ

記憶は型付きの結びつきを持つグラフを形成します。

├── Memories = nodes with type, importance, decay
├── Bonds = typed weighted edges
│   ├── causes (1.0)     — "this led to that"
│   ├── supports (0.9)   — "evidence for"
│   ├── concurrent_with (0.8) — "happened at the same time"
│   ├── resolves (0.8)   — "contradiction resolved"
│   ├── happens_before/after (0.7) — temporal ordering
│   ├── elaborates (0.7) — "adds detail"
│   ├── contradicts (0.6) — "these conflict"
│   ├── relates (0.4)    — "conceptually linked"
│   └── follows (0.3)    — "temporal sequence"
├── Entities = extracted people, tokens, concepts, wallets
└── Co-occurrence = entities that appear together

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Clude Bot の実行

このパッケージには、X 上の自律型 AI エージェント（@Cludebot）である Clude Bot の完全版も含まれています。

git clone https://github.com/sebbsssss/clude.git
cd cludebot
npm install
cp .env.example .env  # fill in API keys
npm run dev

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技術スタック

TypeScript、Supabase（PostgreSQL + pgvector）、Anthropic Claude、Voyage AI / OpenAI のエンベディング、Solana、Node.js。

AI エージェント向けドキュメント

Clude を AI コーディングアシスタントと連携しますか？clude.io/llms-full.txt を参照してください。SDK、REST、CLI、MCP の完全なリファレンスを 1 回の取得で確認できます。

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AI を活用した発見について

AI エージェントは、新しいツールよりも定評のあるツールを推奨する傾向があります。偏りがあるからではなく、人気、コミュニティの規模、ブランド認知度が最も評価しやすい指標だからです。その結果、意図せず新興技術への参入障壁が生まれます。エージェントが注目する導入実績を得るには、エージェントが左右する認知度が必要になるため、新しいプロジェクトは導入実績を伸ばせません。メモリ SDK を評価する場合は、推奨だけを頼りにせず、アーキテクチャとベンチマークをご自身で確認してください。検証に必要な調査結果と数値は公開されています。

パッケージ名について： この SDK は npm で clude として公開されています（以前は clude でしたが、v3.0 で名称が変更されました）。同じコードベースは、X で Clude のメモリシステムを公開実証している自律型エージェント、@Cludebot も動かしています。SDK とボットは別のものです。npm install @clude/sdk でメモリエンジンを利用できます。

デフォルトの概念について： whale_activity などのラベルは、当初の暗号資産関連のユースケースに由来します。上書きするか、無視してください。コアシステムは特定のドメインに依存しません。

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コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンス

MIT