Slowave

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コーディングエージェントや AI ツールを横断する、常に更新されるメモリレイヤー。

対応：Claude Code、Copilot CLI、Codex、Cursor、OpenCode、Windsurf/Devin Desktop、Cline、Claude Desktop

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AI エージェントには大きなコンテキストウィンドウがありますが、そのコンテキストは現在のセッションが終わると失われます。 新しいセッションを開始したり、Claude Code から Codex に切り替えたりすると、同じ決定事項や制約を何度も伝え直さなければなりません。

Slowave は、メモリの管理に別の LLM を必要とせず、エージェントが共有して使えるローカルメモリを提供します。

Slowave の中核にあるのは、シンプルな考え方です。

推論とメモリは、継続的なループの中で互いに作用します。

graph LR
    LLM["Reasoning<br/>(Claude, Codex, Copilot, etc.)"]
    MEM["Memory<br/>(Slowave)"]
    
    LLM -->|Feedback| MEM
    MEM -->|Retrieve| LLM
    MEM -->|Adapt| MEM

Slowave は、エージェントの目標達成に役立つ情報を保持し、役に立たない情報の重要度を下げ、利用状況に応じて継続的に適応します。これは、エージェントとそのメモリの間の継続的なフィードバックループを通じて実現されます。

記憶 → 想起 → 活用 → フィードバック → 強化／弱化 → 減衰

メモリは、取得されるのを待つ静的な事実の集まりではなく、利用を通じて継続的に再構成されます。

• タスクをまたいでコンテキストを保持： エージェントは、記録された決定事項、好み、制約、教訓を再利用できます。
• フィードバックを通じて進化： 役立つメモリは強化され、無関係なメモリの優先度は下がり、古くなった知識は置き換えられます。
• 経験から学習： 決定、結果、複数ステップの解決策を、エージェントが活用できる再利用可能なコンテキストにできます。
• ローカルで動作： Slowave はメモリを SQLite に保存し、ホスト型メモリサービスには送信しません。
• LLM API キー不要： メモリの中核機能は、LLM の呼び出しや LLM API キーなしで、メンテナンスと検索を実行します。
• 確認・測定可能： ローカルダッシュボードで、メモリ、検索結果、フィードバック、手順、システムのパフォーマンスを確認できます。

最初に実感できる利点は、次のタスクで同じ制約を繰り返し伝えずに済むことです。

時間とともに、あなたの作業の進め方がエージェントの再利用可能なコンテキストになります。

_{プラットフォームの対応状況とセットアップの詳細}

インストール

クイックスタート

pipx install slowave
slowave setup --dry-run
slowave setup

クイックスタートでは、検出されたすべてのクライアントを設定します。一度に 1 つのクライアントだけを設定する方法については、インストールリファレンスをご覧ください。

重要

LLM API キーは不要です。

アップグレードとサービス管理については、Slowave のインストール、アップグレード、実行、削除をご覧ください。 インストール済みのサービスには、slowave start、slowave stop、slowave restart を使用してください。 問題の診断には、slowave status --services と slowave doctor を使用してください。 復旧方法とログについては、トラブルシューティングをご覧いただくか、 slowave docs troubleshooting を実行してターミナルから開いてください。

ワークフロー

これまでどおり、エージェントを使って作業を続けられます。

エージェントを切り替えたり、新しいセッションを開始したりできます。

Slowave は関連するメモリや手順でエージェントのコンテキストを補強します。エージェントは何が役立ったかを Slowave にフィードバックします。Slowave はバックグラウンドで、エージェントに関連するコンテキストを蓄積し続けます。

sequenceDiagram
    actor User as You
    participant Agent as Your Agent<br/>(Claude Code, Codex, etc.)
    participant Slowave
    participant Worker as Slowave Worker

    User->>Agent: Prompt
    Agent->>Slowave: Activate: Start task (set goal)
    Slowave-->>Agent: Relevant memories and procedures

    opt 
        Agent->>Slowave: Remember: Save new knowledge
    end

    opt 
        Agent->>Slowave: Recall: Look up more context
        Slowave-->>Agent: Matching memories and procedures
    end

    Agent->>Agent: Reason upon enriched context, work on the task
    Agent->>Slowave: Feedback: Assess retrieved context
    Agent->>Slowave: Commit: Record outcome
    Slowave-->>Agent: Task outcome saved, session closed
    Agent-->>User: Deliver the result

    Worker->>Slowave: Consolidate, reinforce, decay memories

ダッシュボード

ローカルダッシュボードでは、Slowave がエージェントのメモリに対して実際に行っていることを時系列で確認できます。何を記憶し、何を取得し、エージェントが何を使用したと報告しているかが分かります。

履歴が増えるにつれて、メモリがどこから生まれ、後にどのタスクで取得されて使用されたかをたどれます。学習した手順を確認したり、取得したコンテキストが役に立ったのか、無関係だったのかを確認したり、単にメモリを蓄積するのではなく、Slowave がエージェントによる過去の作業の再利用に役立っているかを把握したりできます。

次のコマンドでダッシュボードを起動します。

slowave dashboard

ダッシュボードでは、次のことができます。

• メモリを確認する： 保存された内容、その出所、現在の状態、後に取得または使用された時期を確認できます。
• 手順を確認する： 以前の作業から記録された再利用可能な方法を見直し、取得されて再利用された時期を確認できます。
• 取得を追跡する： リクエスト、Slowave が実際に返したコンテキスト、エージェントから報告されたフィードバックを確認できます。
• アクティビティを追跡する： タスク、取得、フィードバック、メモリの更新、およびそれらの相互の関連を確認できます。
• メモリのつながりを調べる： メモリ間の関係や関連性をたどれます。
• システムの健全性を確認する： データベース、バックグラウンドでのメンテナンス、バックアップ、ローカルサービスを確認できます。

概要では、メモリのループが機能しているかどうかも把握できます。メモリと手順がいくつあるか、取得されたコンテキストが使用されたと報告される頻度、無関係とマークされた量、フィードバックが記録されているかどうか、作成・取得・使用が時間とともにどう変化するかを確認できます。

Slowave は、すべての MCP エンドポイントを通じて返されるコンテキストのおおよその量も表示するため、メモリのオーバーヘッドを把握できます。

## 対応クライアント

対応クライアントは積極的に拡大しています。さらに連携してほしいクライアントの提案や、設定の詳細を添えた不具合の報告をお寄せください。

✅ = 対応済みです。Copilot の検証状況については以下をご覧ください。

クライアント	macOS	Linux	Windows	設定
Claude Code	✅	✅	✅	slowave setup --client claude-code
Copilot CLI	✅	✅	✅	slowave setup --client copilot
Codex	✅	✅	✅	slowave setup --client codex
Cursor	✅	✅	✅	slowave setup --client cursor ¹
OpenCode	✅	✅	✅	slowave setup --client opencode
Windsurf	✅	✅	✅	slowave setup --client windsurf
Cline	✅	✅	✅	slowave setup --client cline
Claude Desktop	✅	✅	✅	slowave setup --client claude-desktop ¹
上記すべて				slowave setup

¹ セットアップ後に手動で貼り付ける必要があります

Copilot のサポートは、ローカル CLI での実行を対象としています。自動連携テストは合格しており、macOS ではネイティブ設定の検出を確認済みです。また、ユーザーから、macOS の Copilot CLI 経由でメモリの読み書きができたとの報告も寄せられています。モデルによるライフサイクル全体の検証と、ネイティブな Windows／Linux 環境での認定は未完了です。IDE、デスクトップ、ホスト型／クラウド版の Copilot サポートは対象外です。

重要

デフォルトの埋め込みモデルは、初回使用時に Hugging Face からダウンロードされます（約 45 MB、ローカルにキャッシュされます）。2 回目以降はオフラインで動作します。

メモリは、現在の OS ユーザーのアプリケーションデータディレクトリにプレーンテキストで保存されます。Slowave は、ホスト型メモリサービスにデータを送信しません。実行時のデータ保存場所をご覧ください。

Slowave のメモリの仕組み

Slowave は 5 つのシンプルな MCP ツールを通じて動作します。

• Activate：タスクを開始し、関連するメモリを読み込みます。
• Remember：事実、決定事項、好み、指示を保存します。
• Recall：タスク中にメモリを検索します。
• Feedback：取得したメモリを used、not_used、unassessable、irrelevant、already_known、stale のいずれかとして評価します。
• Commit：タスクの成果と、再利用可能な手順を保存します。

バックグラウンドワーカーが、関連するメモリと手順を統合します。

Slowave MCP のライフサイクル

flowchart LR
    A[Agent task] --> B[1. <i>activate</i><br/>start session]
    B --> C[Scoped retrieval<br/>and session]
    C --> D[Agent reasoning]
    D --> E[2. <i>remember</i><br/>durable claims]
    D --> F[3. <i>recall</i><br/>mid-task lookup]
    C --> G[4. <i>feedback</i><br/>target assessments]
    F --> G
    E --> H[5. <i>commit</i><br/>outcome and verification]
    G --> H
    H --> I[(Local SQLite<br/>raw events and evidence)]
    I --> J[Offline consolidation]
    J --> K[(Episodes, prototypes,<br/>schemas, relations)]
    K --> C

詳しくは、architecture.md と design.md をご覧ください。

制約

• Slowaveは記憶レイヤーであり、推論エンジンではありません。
• 記録されていない情報を思い出すことはできません。
• 記憶の品質は、クライアントエージェントと、そこから提供されるフィードバックに左右されます。
• Slowaveでは、ツール呼び出しや取得したコンテキストによってトークンのオーバーヘッドが発生します。
• ローカルのSQLiteデータベースは、デフォルトでは平文です。OSのアクセス許可またはフルディスク暗号化で保護してください。

重要

Slowaveはパブリックベータ版ソフトウェアです。API、設定、ストレージスキーマは変更される場合があり、安定版リリース前のマイグレーションは保証されません。

評価

現在の評価ノートでは、取得したエビデンスに関する予備的な結果、方法論、制限事項、および新たな評価を実行するコマンドを報告しています。エージェントのエンドツーエンドの精度や、他の記憶システムとの比較を主張するものではありません。本番環境で通用する品質の主張として結果を扱う前に、benchmarks.mdを参照してください。

ドキュメント

• Mintlifyドキュメント: 自動生成されたドキュメント一式
• design.md: 設計の根拠、制約、位置付け
• architecture.md: 脳に着想を得た記憶モデルとライフサイクル
• install.md: インストール、セットアップ、ライフサイクルの手順、変更されたファイル、削除
• benchmarks.md: ベンチマーク結果、方法論、再現手順
• troubleshooting.md: デーモン、ワーカー、ダッシュボード、クライアント統合、データベース、バックアップ／復元

コントリビューション

SlowaveはAGPL-3.0-or-laterライセンスのオープンソースです。

特に次の分野での貢献を歓迎します。

• インストールとセットアップの品質
• クライアント統合
• パフォーマンスの最適化

プルリクエストを送信する前に、CONTRIBUTING.mdを参照してください。

ライセンス

SlowaveはGNU AGPL-3.0-or-laterライセンスのオープンソースです。