Jean Memory

Jean Memory

5行のコードで、アプリケーション間でAIのメモリーを活用できます。

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クイックスタート：5分でアプリにメモリーを追加

使いやすいSDKで、強力なメモリーレイヤーをアプリケーションに統合できます。

React：チャットUIをまるごと追加

コンテキストを認識する完全なチャットコンポーネントをReactアプリに追加できます。

// 1. Install the SDK
// npm install @jeanmemory/react

// 2. Add the provider and chat component
import { JeanProvider, JeanChat } from '@jeanmemory/react';

function MyApp() {
  return (
    <JeanProvider apiKey="YOUR_API_KEY">
      <JeanChat />
    </JeanProvider>
  );
}

Python：バックエンドエージェントを強化

PythonバックエンドやAIエージェントにコンテキストレイヤーを追加できます。

# 1. Install the SDK
# pip install jeanmemory

# 2. Get context before calling your LLM
from jeanmemory import JeanClient

jean = JeanClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# Get user_token from your frontend OAuth flow
context = jean.get_context(
    user_token="USER_TOKEN_FROM_FRONTEND",
    message="What was our last conversation about?"
).text

Node.js：JavaScriptバックエンドを強化

メモリーをNext.js、Express、その他のNode.jsサービスに統合できます。

// 1. Install the SDK
// npm install @jeanmemory/node

// 2. Get context in your API route
import { JeanClient } from '@jeanmemory/node';

const jean = new JeanClient({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

// Get userToken from your frontend OAuth flow
const context = await jean.getContext({
    user_token: userToken,
    message: "What was our last conversation about?"
});

➡️ 高度な使い方、認証、その他の例については、SDKドキュメント全文をご覧ください。

Jean Memoryとは？

Jean Memoryは、AIアプリケーションがユーザーを深く個人的なコンテキストとともに理解できるようにする、永続的でインテリジェントなメモリーレイヤーを提供します。単純な情報検索にとどまらず、高度なコンテキストエンジニアリングを実現します。推論時にAIが適切な情報を正確に取得し、パーソナライズされた正確で役立つ応答を提供できるようにします。

• 5分で統合：完全な本番環境対応のチャットUIを、数分でReactアプリに追加できます。
• ヘッドレスSDK：PythonとNode.js向けの強力なヘッドレスライブラリを使って、あらゆるバックエンドやエージェントに統合できます。
• インテリジェントなオーケストレーション：ベクトルデータベースにとどまりません。AIを活用したオーケストレーションレイヤーが意図を動的に分析し、新しい情報を保存して、LLMに最も関連性の高いコンテキストを取得します。
• きめ細かなツール：直接的かつ詳細な制御が必要な開発者向けに、APIツール一式（add_memories、search_memory、deep_memory_query）を提供します。
• セキュアでプライベート：ユーザーのコンテキストは安全に保存され、ユーザー自身が管理できます。
• 柔軟なホスティング：セットアップ不要のマネージドクラウドサービスを利用するか、スタック全体をセルフホストして完全に制御できます。

仕組み：オーケストレーションエンジン

Jean Memoryは、インテリジェントなオーケストレーションレイヤーと、きめ細かなツールを提供するコアAPIの2層アーキテクチャで動作します。

1. オーケストレーションレイヤー（jean_memory ツール）：主要なインテリジェントエントリーポイントです。このツールを呼び出すと、ユーザーのメッセージと会話履歴を分析し、最適なコンテキスト戦略を判断します。次に、必要なコアツールを呼び出して情報を収集し、結果を統合して、AIに最適化されたコンテキストパッケージを提供します。また、バックグラウンドでのメモリー保存も処理します。

2. コアAPI（きめ細かなツール）：オーケストレーターが使用する基盤となる構成要素です。また、カスタムエージェントやアプリケーションの構築に直接的かつ詳細な制御が必要な開発者向けに、REST API経由でも公開されています。

詳しくは、**APIドキュメント**全文をご覧ください。

🧪 SDKのテスト（開発者向け）

Jean Memory SDKをテストしていますか？ 次のガイドをご利用ください。

• 5分でできるクイックテスト - すべてのSDKをすばやく検証
• テストガイド完全版 - 包括的なテスト手順

ローカル開発環境のセットアップ

開発およびセルフホストでの運用のため、Jean Memory のスタック全体をローカルマシンで実行します。

前提条件：

• Node.js 18+ と npm
• Python 3.12+
• Docker と Docker Compose
• Git

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/jean-technologies/jean-memory.git
cd jean-memory

2. openmemory ディレクトリに移動します：

cd openmemory

3. 初回セットアップを実行します： このスクリプトでは、必要な API キーを収集し、必要な環境ファイルを生成します。

make setup

4. プロンプトが表示されたら、API キーを追加します：

• OPENAI_API_KEY（必須） - OpenAI Platform から取得します
• GEMINI_API_KEY（任意） - Google AI Studio から取得します

5. 環境をビルドします： このコマンドで Docker コンテナをビルドし、設定したキーに基づいて環境を構成します。

make build

6. 開発サービスを起動します：

オプション A：すべてのサービスを同時に実行：

make dev

オプション B：サービスを個別のターミナルで実行：

# Terminal 1: Start the backend API and databases
make dev-api

# Terminal 2: Start the frontend UI
make dev-ui

7. アプリケーションにアクセスします：

• UI ダッシュボード：http://localhost:3000
• API ドキュメント：http://localhost:8765/docs
• Supabase Studio：http://localhost:54323

貢献

コミュニティからの貢献を歓迎します。開発プロセスとプルリクエストの提出を始めるには、貢献ガイドをお読みください。

ライセンス

このプロジェクトには、Apache 2.0 ライセンスで配布されている mem0ai/mem0 のコードが含まれています。Jean Technologies による追加および変更はすべて独自のものです。

サポート

• ドキュメント：docs.jeanmemory.com
• バグの報告：GitHub Issues
• 一般的なお問い合わせ：[email protected]