elite-longterm-memory

エリート長期記憶 🧠

AI エージェントのための究極の記憶システムです。 実証済みの6つのアプローチを、堅牢な1つのアーキテクチャに統合します。

コンテキストを失わない。決定を忘れない。同じ間違いを繰り返さない。

アーキテクチャの概要

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ELITE LONGTERM MEMORY                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │   HOT RAM   │  │  WARM STORE │  │  COLD STORE │             │
│  │             │  │             │  │             │             │
│  │ SESSION-    │  │  LanceDB    │  │  Git-Notes  │             │
│  │ STATE.md    │  │  Vectors    │  │  Knowledge  │             │
│  │             │  │             │  │  Graph      │             │
│  │ (survives   │  │ (semantic   │  │ (permanent  │             │
│  │  compaction)│  │  search)    │  │  decisions) │             │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │
│         │                │                │                     │
│         └────────────────┼────────────────┘                     │
│                          ▼                                      │
│                  ┌─────────────┐                                │
│                  │  MEMORY.md  │  ← Curated long-term           │
│                  │  + daily/   │    (human-readable)            │
│                  └─────────────┘                                │
│                          │                                      │
│                          ▼                                      │
│                  ┌─────────────┐                                │
│                  │ SuperMemory │  ← Cloud backup (optional)     │
│                  │    API      │                                │
│                  └─────────────┘                                │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

5つの記憶レイヤー

レイヤー1：ホットRAM（SESSION-STATE.md）

出典：bulletproof-memory

圧縮後も保持される、アクティブな作業用メモリです。先行書き込みログ（WAL）プロトコルを採用しています。

# SESSION-STATE.md — Active Working Memory

## Current Task
[What we're working on RIGHT NOW]

## Key Context
- User preference: ...
- Decision made: ...
- Blocker: ...

## Pending Actions
- [ ] ...

ルール： 応答する前に書き込みます。エージェントの記憶ではなく、ユーザー入力をきっかけに実行します。

レイヤー2：ウォームストア（LanceDB ベクトル）

出典：lancedb-memory

すべての記憶を対象にしたセマンティック検索です。自動想起によって、関連するコンテキストを挿入します。

# Auto-recall (happens automatically)
memory_recall query="project status" limit=5

# Manual store
memory_store text="User prefers dark mode" category="preference" importance=0.9

レイヤー3：コールドストア（Git-Notes ナレッジグラフ）

出典：git-notes-memory

構造化された決定、学び、コンテキストを保存します。ブランチを認識します。

# Store a decision (SILENT - never announce)
python3 memory.py -p $DIR remember '{"type":"decision","content":"Use React for frontend"}' -t tech -i h

# Retrieve context
python3 memory.py -p $DIR get "frontend"

レイヤー4：キュレーション済みアーカイブ（MEMORY.md + daily/）

出典：Clawdbot native

人が読みやすい長期記憶です。日次ログと、抽出・整理した知見で構成されます。

workspace/
├── MEMORY.md              # Curated long-term (the good stuff)
└── memory/
    ├── 2026-01-30.md      # Daily log
    ├── 2026-01-29.md
    └── topics/            # Topic-specific files

レイヤー5：クラウドバックアップ（SuperMemory）— 任意

出典：supermemory

デバイス間で同期します。ナレッジベースとチャットできます。

export SUPERMEMORY_API_KEY="your-key"
supermemory add "Important context"
supermemory search "what did we decide about..."

レイヤー6：自動抽出（Mem0）— 推奨

新機能：事実を自動抽出

Mem0 は会話から事実を自動的に抽出します。トークンを80％削減できます。

npm install mem0ai
export MEM0_API_KEY="your-key"

const { MemoryClient } = require('mem0ai');
const client = new MemoryClient({ apiKey: process.env.MEM0_API_KEY });

// Conversations auto-extract facts
await client.add(messages, { user_id: "user123" });

// Retrieve relevant memories
const memories = await client.search(query, { user_id: "user123" });

メリット：

• 好み、決定、事実を自動抽出します
• 既存の記憶の重複を除去し、更新します
• 生の履歴と比較してトークンを80％削減します
• セッションをまたいで自動的に動作します

クイックセットアップ

1. SESSION-STATE.md を作成する（ホットRAM）

cat > SESSION-STATE.md << 'EOF'
# SESSION-STATE.md — Active Working Memory

This file is the agent's "RAM" — survives compaction, restarts, distractions.

## Current Task
[None]

## Key Context
[None yet]

## Pending Actions
- [ ] None

## Recent Decisions
[None yet]

---
*Last updated: [timestamp]*
EOF

2. LanceDB を有効にする（ウォームストア）

~/.clawdbot/clawdbot.json で設定します。

{
  "memorySearch": {
    "enabled": true,
    "provider": "openai",
    "sources": ["memory"],
    "minScore": 0.3,
    "maxResults": 10
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "memory-lancedb": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "autoCapture": false,
          "autoRecall": true,
          "captureCategories": ["preference", "decision", "fact"],
          "minImportance": 0.7
        }
      }
    }
  }
}

3. Git-Notes を初期化する（コールドストア）

cd ~/clawd
git init  # if not already
python3 skills/git-notes-memory/memory.py -p . sync --start

4. MEMORY.md の構造を確認する

# Ensure you have:
# - MEMORY.md in workspace root
# - memory/ folder for daily logs
mkdir -p memory

5. （任意）SuperMemory をセットアップする

export SUPERMEMORY_API_KEY="your-key"
# Add to ~/.zshrc for persistence

エージェントへの指示

セッション開始時

1. SESSION-STATE.md を読みます。ここがホットコンテキストです
2. memory_search を実行し、関連する過去のコンテキストを探します
3. memory/YYYY-MM-DD.md で最近のアクティビティを確認します

会話中

1. ユーザーが具体的な詳細を伝えましたか？ → 応答する前に SESSION-STATE.md に書き込みます
2. 重要な決定がなされましたか？ → Git-Notes に保存します（通知せずに）
3. 好みが示されましたか？ → importance=0.9 を指定して memory_store を実行します

セッション終了時

1. SESSION-STATE.md を最終状態に更新します
2. 長期的に残す価値がある重要な項目を MEMORY.md に移します
3. memory/YYYY-MM-DD.md に日次ログを作成または更新します

記憶の整理（毎週）

1. SESSION-STATE.md を確認し、完了したタスクをアーカイブします
2. LanceDB に不要なデータがないか確認します：memory_recall query="*" limit=50
3. 無関係なベクトルを削除します：memory_forget id=<id>
4. 日次ログを MEMORY.md にまとめます

WAL プロトコル（重要）

先行書き込みログ： 応答の後ではなく、応答する前に状態を書き込みます。

トリガー	アクション
ユーザーが好みを伝える	SESSION-STATE.md に書き込む → その後、応答する
ユーザーが決定を下す	SESSION-STATE.md に書き込む → その後、応答する
ユーザーが期限を伝える	SESSION-STATE.md に書き込む → その後、応答する
ユーザーが誤りを指摘する	SESSION-STATE.md に書き込む → その後、応答する

理由： 先に応答し、保存前にクラッシュまたは圧縮が発生すると、コンテキストが失われます。WAL によって永続性が確保されます。

ワークフローの例

User: "Let's use Tailwind for this project, not vanilla CSS"

Agent (internal):
1. Write to SESSION-STATE.md: "Decision: Use Tailwind, not vanilla CSS"
2. Store in Git-Notes: decision about CSS framework
3. memory_store: "User prefers Tailwind over vanilla CSS" importance=0.9
4. THEN respond: "Got it — Tailwind it is..."

メンテナンスコマンド

# Audit vector memory
memory_recall query="*" limit=50

# Clear all vectors (nuclear option)
rm -rf ~/.clawdbot/memory/lancedb/
clawdbot gateway restart

# Export Git-Notes
python3 memory.py -p . export --format json > memories.json

# Check memory health
du -sh ~/.clawdbot/memory/
wc -l MEMORY.md
ls -la memory/

記憶が機能しない理由

根本原因を理解すれば、問題を解決できます。

失敗のパターン	原因	解決策
何もかも忘れる	memory_search が無効	有効にして OpenAI キーを追加する
ファイルが読み込まれない	エージェントがメモリの読み取りを省略する	AGENTS.md のルールに追加する
事実が記録されない	自動抽出がない	Mem0 を使うか、手動で記録する
サブエージェントが孤立する	コンテキストを引き継がない	タスクのプロンプトでコンテキストを渡す
同じ間違いを繰り返す	教訓が記録されていない	memory/lessons.md に書き込む

解決策（必要な作業量の少ない順）

1. すぐできる改善：memory_search を有効にする

OpenAI キーをお持ちの場合は、セマンティック検索を有効にします。

clawdbot configure --section web

これにより、MEMORY.md と memory/*.md ファイルを対象にしたベクトル検索が有効になります。

2. 推奨：Mem0 の統合

会話から事実を自動抽出します。トークンを 80% 削減できます。

npm install mem0ai

const { MemoryClient } = require('mem0ai');

const client = new MemoryClient({ apiKey: process.env.MEM0_API_KEY });

// Auto-extract and store
await client.add([
  { role: "user", content: "I prefer Tailwind over vanilla CSS" }
], { user_id: "ty" });

// Retrieve relevant memories
const memories = await client.search("CSS preferences", { user_id: "ty" });

3. より良いファイル構成（依存関係なし）

memory/
├── projects/
│   ├── strykr.md
│   └── taska.md
├── people/
│   └── contacts.md
├── decisions/
│   └── 2026-01.md
├── lessons/
│   └── mistakes.md
└── preferences.md

MEMORY.md は要約（<5KB）として保ち、詳細ファイルへのリンクを追加します。

すぐに実施できる修正チェックリスト

問題	修正
設定を忘れる	MEMORY.md に ## Preferences セクションを追加する
同じ間違いを繰り返す	すべての間違いを memory/lessons.md に記録する
サブエージェントにコンテキストがない	起動タスクのプロンプトに重要なコンテキストを含める
最近の作業を忘れる	毎日のファイル管理を徹底する
メモリ検索が機能しない	OPENAI_API_KEY が設定されていることを確認する

トラブルシューティング

エージェントが会話の途中で何度も忘れる場合： → SESSION-STATE.md が更新されていません。WAL プロトコルを確認してください。

無関係なメモリが注入される場合： → autoCapture を無効にし、minImportance のしきい値を上げてください。

メモリが大きすぎて、想起が遅い場合： → 整理を実行してください。古いベクトルを削除し、日次ログをアーカイブします。

Git-Notes が保持されない場合： → git notes push を実行してリモートと同期してください。

memory_search が何も返さない場合： → OpenAI API キーを確認してください：echo $OPENAI_API_KEY → clawdbot.json で memorySearch が有効になっていることを確認してください

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リンク

• bulletproof-memory: https://clawdhub.com/skills/bulletproof-memory
• lancedb-memory: https://clawdhub.com/skills/lancedb-memory
• git-notes-memory: https://clawdhub.com/skills/git-notes-memory
• memory-hygiene: https://clawdhub.com/skills/memory-hygiene
• supermemory: https://clawdhub.com/skills/supermemory

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