llmem-setup

LLMem のセットアップ

LLMem をインストール、設定し、エージェントのハーネスに統合して、構造化メモリを使用できるようにします。

実行するタイミング

• 新しいエージェントのメモリをセットアップするとき
• 既存のエージェントハーネスにメモリを追加するとき
• LLMem をクローンした後、初めて使用する前
• エージェントから「llmem を動かすにはどうすればいいですか？」と尋ねられたとき

インストール方針

プラグイン優先で、設定不要の手順です。 LLMem はプラットフォームプラグインを使って、セッション開始時にメモリコンテキストを自動的に注入し、アイドル時または終了時にメモリを抽出し、コンパクション中のコンテキストを保持します。つまり、次のとおりです。

• 手動で指示を編集する必要はありません。 プラグインがライフサイクルフックを自動的に処理します。
• スキルが必要に応じて動作のガイダンスを提供します。 エージェントがメモリ関連の状況に遭遇すると、スキルを読み込みます。AGENTS.md に80行の指示を貼り付ける必要はありません。
• 設定に1行追加するだけで、すべてが有効になります。 プラグインを追加すれば完了です。

手順

ステップ 1：LLMem CLI をインストールする

# Option A: Install from source (Go binary)
git clone https://github.com/MichielDean/LLMem.git
cd LLMem && make build
# Binary at ~/.local/bin/llmem, symlinked to /usr/local/bin/llmem

# Option B: One-liner
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/MichielDean/LLMem/main/setup.sh | bash

確認します：

llmem --help
llmem stats

ステップ 2：初期化する

llmem init          # Interactive — detects providers
llmem init --non-interactive  # Script-friendly — uses defaults

これにより、~/.config/llmem/config.yaml と ~/.config/llmem/memory.db が作成されます。

ステップ 3：プロバイダーを設定する

次のいずれかを選択します。

Ollama（ローカル、無料）：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull nomic-embed-text
ollama pull qwen2.5:1.5b
# Config auto-detected

OpenAI（クラウド、API キーが必要）：

export OPENAI_API_KEY=sk-...
llmem init --non-interactive

Local（sentence-transformers、サーバー不要）：

pip install ".[local]"
# Set provider.default: local in config.yaml

None（FTS5 のみのモード）： プロバイダーがなくても動作します。セマンティック検索は無効になります。

ステップ 4：プラグインとスキルをインストールする

推奨方法 — すべて自動で行われます：

npm の postinstall スクリプトが、スキル、プラットフォームプラグイン、ツールをすべてデプロイします。

cd LLMem && npm install

このスクリプトは install.js を実行し、次の処理を行います。

1. すべてのスキルディレクトリを ~/.agents/skills/ にコピーします
2. 使用しているプラットフォームを自動検出します（OpenCode、Claude Code、Copilot CLI）
3. 適切なプラグインを正しい場所にデプロイします
4. OpenCode が検出された場合、OpenCode のカスタムツールを .opencode/tools/ にデプロイします

プラグインを手動でデプロイする場合：

npm install を使用できない場合は、手動でデプロイします。

プラットフォーム	プラグインファイル	配置先
OpenCode	plugins/opencode/llmem.js	~/.config/opencode/plugins/llmem.js
Claude Code	plugins/agent/ ディレクトリ全体	~/.claude/plugins/llmem/
Copilot CLI	plugins/agent/ ディレクトリ全体	~/.copilot/installed-plugins/_direct/llmem/

特定のプラットフォームを指定する場合：

node install.js --platform opencode    # OpenCode only
node install.js --platform claude-code # Claude Code only
node install.js --platform copilot     # Copilot CLI only
node install.js --platform all         # All platforms
node install.js --platform none         # Skills only, no plugins

ステップ 5：エージェントを設定する（プラットフォーム固有）

OpenCode

opencode.json にプラグインを追加します。

{
  "plugin": ["llmem"]
}

または、ローカルにプラグインをデプロイしている場合（ファイルはすでに install.js によってコピーされています）、設定は不要です。OpenCode は ~/.config/opencode/plugins/ 内のプラグインを自動検出します。

カスタムツール（.opencode/tools/）は、LLMem リポジトリで作業するときに OpenCode によって自動検出されます。他のプロジェクトで使用する場合は、.opencode/tools/ ディレクトリをコピーするか、OPENCODE_CONFIG_DIR を使って参照します。

AGENTS.md の指示 — 任意。 プラグインはセッション開始時にコンテキストを注入します。llmem スキルは必要に応じて読み込まれます。継続的に表示されるリマインダーが必要な場合は、次の最小限の1行を追加します。

## Memory

Plugin-managed. Search when uncertain: `llmem search "topic"`. Add when you learn: `llmem add --type fact --content "..."`.

Claude Code

プラグインは ~/.claude/plugins/llmem/ にインストールされています。有効にします。

claude plugin install ~/.claude/plugins/llmem
# Or use --plugin-dir for testing:
claude --plugin-dir ~/.claude/plugins/llmem

プラグインは次を提供します。

• SessionStart フック：セッション開始時に llmem stats と llmem search を注入します
• PreCompact フック：コンパクション前に重要なメモリを注入します
• スキル：llmem、llmem-setup — 必要に応じて読み込まれます

CLAUDE.md の指示 — 任意。 SessionStart フックがコンテキストを注入します。継続的に表示されるリマインダーが必要な場合：

## Memory

Plugin-managed. Search when uncertain: `llmem search "topic"`. Add when you learn: `llmem add --type fact --content "..."`.

Copilot CLI

プラグインは ~/.copilot/installed-plugins/_direct/llmem/ にインストールされています。有効にします。

copilot plugin install ~/.copilot/installed-plugins/_direct/llmem
# Or install directly from the GitHub repo:
copilot plugin install MichielDean/LLMem:plugins/agent

Copilot CLI は Claude Code と同じプラグイン形式（.claude-plugin/plugin.json）を使用しますが、インストール先は ~/.claude/ ではなく ~/.copilot/ です。フックとスキルは同じです。

COPILOT.md の指示 — 任意。 継続的に表示されるリマインダーが必要な場合：

## Memory

Plugin-managed. Search when uncertain: `llmem search "topic"`. Add when you learn: `llmem add --type fact --content "..."`.

ステップ 6：確認する

# CLI works
llmem --help
llmem stats

# Can add and search
llmem add --type fact --content "test memory"
llmem search "test"

# Skills are discoverable
ls ~/.agents/skills/llmem

# Plugin deployed
# OpenCode:
ls ~/.config/opencode/plugins/llmem.js
# Claude Code:
ls ~/.claude/plugins/llmem/.claude-plugin/plugin.json
# Copilot CLI:
ls ~/.copilot/installed-plugins/_direct/llmem/.claude-plugin/plugin.json

# Optional: verify OpenCode tools
ls .opencode/tools/llmem-*.ts

ステップ 7：Dream Timer（任意）

メモリを自動的に統合するには：

# Copy and enable systemd timer
cp harness/llmem-dream.service ~/.config/systemd/user/
cp harness/llmem-dream.timer ~/.config/systemd/user/
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable llmem-dream.timer
systemctl --user start llmem-dream.timer

デフォルトでは毎晩午前3時に実行されます。~/.config/llmem/config.yaml の dream: の下で設定します。

アーキテクチャ

Agent Session
    │
    ├── Plugin (auto, no instructions needed)
    │   ├── session.created/start → llmem stats + llmem search → inject context
    │   └── session.compacting    → llmem search → preserve key memories
    │
    ├── Skills (on-demand, loaded by trigger)
    │   ├── llmem                      → CLI reference, memory types, commands
    │   └── llmem-setup                → This file
    │
    └── Custom Tools (structural, zero-instruction)
        ├── llmem-search   → Search memories
        ├── llmem-add      → Add a memory
        ├── llmem-context  → Get context for a topic
        ├── llmem-invalidate → Soft-delete a memory
        └── llmem-stats    → Show memory statistics

プラグインは、エージェントが物理的に自力では実行できないすべての処理（最初のメッセージの前にコンテキストを挿入する、圧縮中に重要な記憶を保持する）を担います。スキルは、エージェントが必要とするときに行動指針を提供します。カスタムツールは、スキルを読み込まずにメモリ操作へ型安全にアクセスできる手段を提供します。

トラブルシューティング

llmem: command not found — バイナリが PATH にありません。which llmem または ls ~/.local/bin/llmem を確認してください。ln -s ~/.local/bin/llmem /usr/local/bin/llmem が必要な場合があります。

Ollama not reachable — Ollama を起動する（ollama serve）、モデルをプルする（ollama pull nomic-embed-text）、またはプロバイダーを切り替えてください。LLMem は次の順にフォールバックします：Ollama → OpenAI → Anthropic → ローカル → なし（FTS5 のみ）。

プラグインが読み込まれない — プラグインファイルが想定されたパスにあることを確認してください。OpenCode の場合は、~/.config/opencode/plugins/llmem.js を確認してください。Claude Code の場合は、~/.claude/plugins/llmem/ を確認してください。

スキルが検出されない — スキルディレクトリを確認してください：ls ~/.agents/skills/llmem/。見つからない場合は、node install.js を再実行してください。

セッション開始時にコンテキストが挿入されない — プラグインのログを確認してください。OpenCode の場合は、llmem stats を手動で実行し、コマンドが機能することを確認してください。プラグインも同じコマンドを実行します。