AIエージェントに「記憶力」を与える！会話の忘却問題を解決するメモリ管理キット — ReMe

アーキテクチャ・仕組み

ReMeは2つの記憶システムを提供します：

1. ファイルベース（CoPaw Memory System）

• メモリをMarkdownファイルとして保存（MEMORY.mdに長期記憶、memory/YYYY-MM-DD.mdに日次サマリー）
• 大きすぎるツール出力はtool_result/に自動退避し、期限切れファイルは自動削除
• Compactor: ReActエージェントが会話履歴を「目標・制約・進捗・決定事項・次のステップ・重要コンテキスト」の構造化チェックポイントに圧縮
• Summarizer: ReActエージェント + ファイル操作ツール（read/write/edit）で、AIが自律的にどの情報を記録すべきか判断
• MemoryCompactionHook: 推論ステップ前にトークン使用量をチェックし、閾値超過時に自動圧縮を実行
• previous_summaryを渡すことで差分更新（インクリメンタルアップデート）に対応

2. ベクトルベース

• 3種類のメモリタイプ：個人メモリ（ユーザーの好み）、タスクメモリ（タスク実行経験）、ツールメモリ（ツール使用経験）
• ベクトルDBバックエンド：local、chroma、qdrant、elasticsearchに対応

記憶検索の仕組み

• ハイブリッド検索: ベクトル類似度検索（重み0.7）+ BM25全文検索（重み0.3）のスコア融合
• ベクトル検索は言い回しが違っても意味が近い内容を見つけられ、BM25は正確なキーワード一致に強い

対応環境

• Python 3.10以上
• ストレージバックエンド: auto（Windowsはlocal、その他はchroma）/ chroma / local
• Embedding次元数: デフォルト1024（設定可能）
• Embeddingキャッシュ: 有効/無効切り替え可、最大2000エントリ

主要な設定パラメータ

組み込みツール一覧（ReMeCli）

• memory_search: ベクトル+BM25ハイブリッド検索
• bash: bashコマンド実行（タイムアウト・出力制限付き）
• ls: ディレクトリ構造表示
• read: ファイル読み込み（テキスト・画像対応、分割読み込み可）
• edit: テキスト完全一致後の置換編集
• write: ファイル書き込み（ディレクトリ自動作成）
• execute_code: Pythonコード実行
• web_search: Tavily経由のWeb検索

連携

• AgentScopeのコンポーネント（ChatModelBase、Formatter、Toolkit等）と統合
• CoPawのMemoryManagerがReMeCopawを継承して利用
• 状態のシリアライズ/デシリアライズ（state_dict/load_state_dict）でセッション永続化に対応

ライセンス

Apache License 2.0（商用利用可能）

インストール

pip install -U reme-ai

環境変数の設定

プロジェクトルートに .env ファイルを作成し、以下を設定します：

REME_LLM_API_KEY=sk-xxx
REME_LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
REME_EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
REME_EMBEDDING_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
TAVILY_API_KEY=tvly-xxx  # Web検索用（オプション）

ターミナルアシスタントの起動

remecli config=cli