Github 毎日のベスト 1 位：AI エージェントにスーパー記憶を追加、24 時間オフラインにならない

先日、ある仲間が、彼が作った AI ロボットがまるで記憶喪失症患者のようだと不満を漏らしていました。再起動するたびに、以前に何を話したかをすべて忘れ、自分の好みをもう一度言わなければなりません。

最も厄介なのは、ロボットを 24 時間オンラインで待機させたいのですが、LLM の呼び出しコストが高すぎて、彼は苦痛を感じていることです。

そこで今日は、Github 毎日のベスト 1 位を獲得したオープンソースの記憶フレームワーク memU をご紹介します。簡単に言うと、AI に人間のようなスーパーブレインを搭載し、ロボットを 24 時間記憶喪失させず、積極的に思考させることができます。

オープンソースアドレス：https://github.com/NevaMind-AI/memU

実は memU はエージェントの記憶フレームワークであり、複雑に考える必要はありません。AI 専用の海馬だと考えてください。人間の海馬は記憶の保存と整理を担当し、MemU も同様です。

通常のストレージツールのように、データを無機的に積み重ねるのではなく、自分自身でノートを整理するように、情報を分類し、意味を理解し、長期的に保存し、AI に本当に記憶力を持たせることができます。

これは一体どれほど素晴らしいのでしょうか？詳しく説明します。まず、最も直感的な感覚は、ロボットが自発的に物事を覚えることです。あなたはさりげなく自分が菜食主義者であると言っただけで、ロボットは黙ってそれを記録します。

次に、おすすめのレストランを尋ねると、菜食レストランのリストを直接提示してくれます。もう一度繰り返す必要はありません。そして、これは単なる丸暗記ではなく、人のように文脈を理解します。

たとえば、以前に Python を学びたいと言い、後でクローラーを作りたいと言った場合、ロボットはこれら 2 つの事を関連付け、関連する学習リソースを推奨できます。

コストの面では、本当に多くの費用を節約できます。memU は、すでに記憶している洞察をキャッシュし、LLM の繰り返し呼び出しを回避します。九九を暗記したように、加減乗除を行うときに毎回筆算する必要はありません。

このようにして、長期的に実行されるロボットのコストは直接削減され、24 時間オンラインであることはもはやお金のかかる底なし沼ではありません。

私が最も特徴的だと思うのは、カスタム記憶ルールであり、非常に現実的です。人によって使用シナリオが異なり、ニーズも異なります。MemU は非常に柔軟で、記憶タイプを自分で定義できます。たとえば、営業担当者の場合は、顧客の好みのタイプを追加できます。

研究開発担当者の場合は、技術スタックのタイプを追加できます。また、自分で分類し、検索の精度を調整して、自分のビジネスシナリオに完全に適合させることができます。

たとえば、研究開発チームでは、各個人の技術スタックが異なるため、AI アシスタントに専用の記憶分類をカスタマイズし、各個人の技術スタックを専門的に記録できます。

カスタム記憶タイプと分類に、技術スタックのタイプを追加し、Python スキルと Go 言語スキルに分割して、サービスを再初期化します。

このようにして、AI は各個人のスキルを正確に区別できるため、チームのスキルインベントリを定期的に行う際に、非常に便利で、一人ずつ尋ねる必要はありません。

全体として、memU は、本当にインテリジェントで、記憶喪失のない AI ロボットを作成したい開発者に非常に適しています。個人的な趣味であろうと、会社の正式なプロジェクトであろうと、このフレームワークは多くの手間を省くのに役立ちます。

現在、このオープンソースは 8000 以上のスターを獲得しており、非常に人気があります。興味があれば試してみてください。