NirDiamant/Agent_Memory_Techniques

これは何？

主な機能

• 01それぞれ1つのメモリ技術を扱う、独立したJupyterノートブックを30本収録。
• 02短期バッファ、ベクトルストア、知識グラフ、エピソード記憶と意味記憶を網羅。
• 03Mem0、Letta（MemGPT）、Zep、Graphitiを試せる実践的なノートブック。
• 04LoCoMoとLongMemEvalのベンチマークを解説。
• 05各ノートブックは、ローカル環境をセットアップせずにColabで開ける。

ユースケース

• エージェントを構築する前に、会話メモリの仕組みを学ぶ。
• 要約バッファ、ベクトルストア、知識グラフなどのメモリ方式を比較する。
• 特定のエージェントプロジェクトにMem0やZepなどのフレームワークが適しているか評価する。
• 本番環境のエージェント向けメモリシステムを設計するためのチーム研修に活用する。

クイックスタート

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   フォルダー内の最初のノートブック「01 Conversation Buffer Memory」を開きます

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   または、Colabバッジを使って同じノートブックをGoogle Colabで直接開きます

トピック

よくある質問

Agent_Memory_Techniques とは？

LLMエージェントのメモリ技術を扱う、30本の実行可能なJupyterノートブックを収録した学習用リポジトリ。 Agent Memory Techniquesは、LLMベースのエージェントに会話、セッション、タスクをまたいだメモリを持たせる方法を実践的に学べるリソースです。メモリがないと、エージェントはやり取りのたびにコンテキストを再構築する必要があり、パーソナライズや長期にわたる一貫性の維持が難しくなります。このリポジトリでは、30の手法を、短期コンテキスト管理、長期保存、認知アーキテクチャ、検索とマルチエージェントのパターン、フレームワーク、本番運用を想定した評価の6つに分類しています。

Agent_Memory_Techniques は無料で使えますか？ライセンスは？

Agent_Memory_Techniques は Apache-2.0 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。

Agent_Memory_Techniques は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。Agent_Memory_Techniques の最終コミットは 2026年10月17日 です。

Agent_Memory_Techniques は何に使えますか？

エージェントを構築する前に、会話メモリの仕組みを学ぶ。 要約バッファ、ベクトルストア、知識グラフなどのメモリ方式を比較する。 特定のエージェントプロジェクトにMem0やZepなどのフレームワークが適しているか評価する。 本番環境のエージェント向けメモリシステムを設計するためのチーム研修に活用する。

Agent_Memory_Techniques のインストール方法は？

フォルダー内の最初のノートブック「01 Conversation Buffer Memory」を開きます または、Colabバッジを使って同じノートブックをGoogle Colabで直接開きます

Agent_Memory_Techniques 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/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques