会話履歴をそのまま保存し、セマンティック検索で取得するローカルファーストのAIメモリシステム。MCPサーバーとCLIを提供します。
ClaudioDrews/memory-os
Qdrant、SQLite、自己更新型Wikiを活用し、任意のLLMプロバイダーとローカル環境で動作する、Hermes Agent向けの7層メモリシステムです。
代替できる製品:mem0
- スター
- 1,393
- フォーク
- 132
- 未解決の Issue
- 14
- 最終コミット
- 2 か月前
これは何?
Memory OSはHermes Agent向けのメモリレイヤーです。セッションごとに一から始めるのではなく、プロジェクト、決定事項、好みをセッションをまたいで保持できます。ワークスペース内のフラットファイル、全文検索可能なセッション履歴、信頼度スコア付きの構造化ファクトストア、4段階のフォールバック検索を備えたQdrantベクトルデータベースを組み合わせています。
LLMを呼び出すたびに、複数の情報源から関連するコンテキストを取得し、関連性のしきい値で絞り込んだうえでセッション内の重複を除き、プロンプトに挿入します。週次の減衰スキャナーとセマンティック重複排除により、ストアが際限なく肥大化するのを防ぎます。さらに独立したGround Truthレイヤーが、挿入されたメモリを信頼できる情報源として扱うようエージェントに指示し、同じ情報を再取得しないようにします。
インフラはDockerサービス(Qdrant、Redis、ARQワーカー)とPython 3.11以降を使い、手元のマシンで動作します。OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Ollamaなど、Hermesが対応するプロバイダーで利用できます。セットアップスクリプトを使えば、1つのコマンドで環境を構築できます。
主な機能
- 01ワークスペースファイル、セッション検索、構造化ファクトストアにより、セッションをまたいでメモリを保持します。
- 02密ベクトル検索とBM25検索を組み合わせたQdrantのハイブリッド検索と、4段階のフォールバックを備えています。
- 03関連性に基づいて絞り込んだコンテキストを自動挿入し、セッション内の重複を除きます。
- 04保存したメモリを週次で減衰スキャンし、セマンティック重複排除を行います。
- 05継続的にベクトルデータベースへ取り込まれる、自己更新型のLLM Wikiを備えています。
- 06Dockerサービス、データベース、プラグインをセットアップするインストーラーを提供します。
ユースケース
- 過去の決定事項やアーキテクチャ上の選択をエージェントに覚えさせる必要がある、長期プロジェクト。
- 個人の好みや技術スタックのプロフィールを、複数の会話にわたって利用する用途。
- Ollamaなどのセルフホスト型モデルを使い、プライベートなメモリバックエンドをローカルで運用する用途。
クイックスタート
- 1
前提条件として、Hermes Agent、Docker、Python 3.11以降をインストールします
- 2
READMEに記載されている公式のワンコマンドインストーラーを実行します
- 3
インストーラーが失敗した場合は、setup/install.md の手動セットアップ手順(全10ステップ)に従ってください
使う前に知っておきたいこと
- Hermes Agentと、Qdrant、Redis、ARQ workerを実行するDockerが必要です。
- 同梱のIcarusプラグインは大幅に改変されたフォークであり、upstreamとの互換性はありません。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- memory-os とは?
- Qdrant、SQLite、自己更新型Wikiを活用し、任意のLLMプロバイダーとローカル環境で動作する、Hermes Agent向けの7層メモリシステムです。 Memory OSはHermes Agent向けのメモリレイヤーです。セッションごとに一から始めるのではなく、プロジェクト、決定事項、好みをセッションをまたいで保持できます。ワークスペース内のフラットファイル、全文検索可能なセッション履歴、信頼度スコア付きの構造化ファクトストア、4段階のフォールバック検索を備えたQdrantベクトルデータベースを組み合わせています。
- memory-os は無料で使えますか?ライセンスは?
- memory-os は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- memory-os は今もメンテナンスされていますか?
- 半年以内に更新あり。memory-os の最終コミットは 2026年9月20日 です。
- memory-os は何に使えますか?
- 過去の決定事項やアーキテクチャ上の選択をエージェントに覚えさせる必要がある、長期プロジェクト。 個人の好みや技術スタックのプロフィールを、複数の会話にわたって利用する用途。 Ollamaなどのセルフホスト型モデルを使い、プライベートなメモリバックエンドをローカルで運用する用途。
- memory-os のインストール方法は?
- 前提条件として、Hermes Agent、Docker、Python 3.11以降をインストールします READMEに記載されている公式のワンコマンドインストーラーを実行します インストーラーが失敗した場合は、setup/install.md の手動セットアップ手順(全10ステップ)に従ってください
- memory-os はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/ClaudioDrews/memory-os
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
オープンソースLLMとQdrantを使い、手元のPDFや文書を対象としたChatGPT風のプライベートアシスタントを構築できるセルフホスト型RAGスタック。
誰の記憶か、情報源、いつ有効だったか、誰が読めるかを記録する、AI向けローカルメモリストア。
Qdrantにドキュメントを埋め込み、セマンティック検索とハイブリッド検索を実行し、LLMで質問に回答する会話型RAGエージェントのFastAPIバックエンド。
Qdrantベクトル検索エンジンの公式Pythonクライアントライブラリ。同期・非同期のREST/gRPC接続と、ローカルのインメモリモードに対応。
Claude CodeやCursorなどのエージェントに過去の関連コンテキストを返す、AIとのコーディングセッションを一言一句記録するローカルMCPメモリサーバー。