gayawellness/anamnesis
🤖 AIエージェントgayawellness
自律型AIエージェント向け、事実を超えた「知恵」を蓄積・活用する4D戦略的メモリエンジン。
Anamnesisは、自律型エージェントの長期記憶のあり方を根本から変える技術です。従来のRAG（検索拡張生成）がドキュメントのフラットなデータベースとしてメモリを扱うのに対し、Anamnesisは4D戦略的メモリモデルを導入しています。これにより、エージェントは意味的な類似性だけでなく、時間的、文脈的、戦略的な関連性に基づいて情報を整理できます。
技術的には、pgvectorを使用して高次元ベクトル埋め込みを処理し、知識ベースが拡大しても効率的な検索を実現します。エージェントの認知層として機能し、過去の経験を実用的な知恵へと昇華させます。また、MCP（Model Context Protocol）標準をサポートするモジュール設計となっており、幅広いLLMベースのエージェントアーキテクチャと互換性があります。メモリの「戦略的」側面に焦点を当てることで、ステートレスなモデルの限界を超え、一貫した長期的な意思決定が可能なエージェントの開発を支援します。
💡ハイライト
- ├─4D戦略的メモリ構造の採用
- ├─pgvectorによる効率的なベクトルストレージ
- └─MCP準拠による高い統合性
🎯対象
- ├─AIエージェント開発者
- ├─ロボット工学エンジニア
- └─LLMアプリケーションアーキテクト