自動メモリ分類
各チャットターンを取得し、事実、好み、ルール、要約に分類。ユーザー定義の保存制御が可能。
対象検索
プロンプトにコンテキストが必要な場合、Memoriは会話やドキュメントから関連情報のみを抽出。追加サービスは不要。
選択的セマンティック検索
言語があいまいな場合にセマンティックコンテキストで検索を強化。トークンコストの増加を抑えながら精度を向上。
説明可能な結果と系統
各結果に「なぜこれが含まれたか」を明確に表示。チームはエンティティ、時間、ソースごとに関連性を追跡可能。
メモリグラフ
人、場所、興味、経験間の関係がメモリネットワーク全体でどのように接続・進化するかをインタラクティブなグラフで可視化。
分析ダッシュボード
メモリ作成、検索使用量、キャッシュヒット率を追跡し、メモリレイヤーのパフォーマンスを常に把握。
ワンラインSDK統合
既存コードにSDKを追加するだけで、モデル呼び出しとコールバックをゼロ設定で処理。
Memori Cloud
追加設定なしでメモリの即時保存と検索が可能。
Memori LabsのMemoriは、LLMに依存しないレイヤーを提供し、エージェントの実行と会話を構造化された永続的な状態に変換することで、信頼性の高い本番システムを実現します。
分類:エージェント
アクセスリンク:https://memorilabs.ai/
タグ:LLM非依存、永続状態、エージェント実行、本番システム、メモリ管理