neo4j-labs/agent-memory

これは何？

主な機能

• 01セッションごとの履歴を保持し、ベクトル検索と全文検索で会話を検索できます。
• 02エンティティ解決と重複排除により、エンティティ、好み、事実のナレッジグラフを構築します。
• 03推論のトレースやツールの使用状況を記録し、類似する過去のタスクを取得します。
• 04コアおよび拡張プロファイルを備え、MCPツールとしてメモリを公開します。
• 05ホスト型NAMSサービスまたはセルフホスト型Neo4jバックエンド上で利用できるPythonおよびTypeScript SDKを提供します。
• 06OpenAI、Anthropic、Bedrock、LiteLLMなど、複数のembeddingプロバイダーとLLMプロバイダーに対応します。

ユースケース

• チャットボットやアシスタントに、セッションをまたいでユーザーの好みを記憶させる。
• エージェント自身の会話から構築したナレッジグラフをもとに回答するエージェントを作る。
• 類似タスクでエージェントの過去の推論ステップを監査し、再利用する。
• MCPサーバーを使って、Claude DesktopやCursorに永続メモリを追加する。

クイックスタート

1. 1

   ホステッド NAMS サービスに登録して、API キーをコピーします

2. 2

   NAMS 対応の SDK をインストールし、API キーを環境変数として設定します

   pip install 'neo4j-agent-memory[nams]==0.7.0'
3. 3

   会話を作成してメッセージを追加する Python のサンプルを実行します

使う前に知っておきたいこと

• !公式には Neo4j Labs のプロジェクトであり、SLA や後方互換性の保証はありません。
• !ステータスは Beta で、リリース間で API が変更される場合があります。
• !ホステッド NAMS を利用するには登録と API キーが必要です。セルフホストの Bolt には Neo4j データベースとモデルプロバイダーのキーが必要です。
• !NAMS と Bolt のバックエンドでは、一部の機能やメソッドが異なります。

トピック

よくある質問

agent-memory とは？

Neo4jを基盤に、会話を保存してナレッジグラフを構築し、推論の記録も行う、AIエージェント向けのグラフネイティブなメモリシステムです。 Neo4j Agent Memoryは、AIエージェントに永続的なメモリを提供します。メモリは3つの層で構成され、会話やメッセージを扱う短期メモリ、ナレッジグラフとして保存したエンティティ、ユーザーの好み、事実を扱う長期メモリ、そして将来の類似タスクで取得できる、意思決定やツール使用のトレースを扱う推論メモリがあります。

agent-memory は無料で使えますか？ライセンスは？

agent-memory 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 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 の最終コミットは 2026年10月19日 です。

agent-memory は何に使えますか？

チャットボットやアシスタントに、セッションをまたいでユーザーの好みを記憶させる。 エージェント自身の会話から構築したナレッジグラフをもとに回答するエージェントを作る。 類似タスクでエージェントの過去の推論ステップを監査し、再利用する。 MCPサーバーを使って、Claude DesktopやCursorに永続メモリを追加する。

agent-memory のインストール方法は？

ホステッド NAMS サービスに登録して、API キーをコピーします NAMS 対応の SDK をインストールし、API キーを環境変数として設定します: pip install 'neo4j-agent-memory[nams]==0.7.0' 会話を作成してメッセージを追加する Python のサンプルを実行します

agent-memory 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/neo4j-labs/agent-memory