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agent-memory完全ガイド：AIエージェントにMarkdown永続メモリを与えるOSSランタイム

⭐ 1,441 stars GitHub →

agent-memory完全ガイド：AIエージェントにMarkdown永続メモリを与えるOSSランタイム

AIエージェントが会話セッションを超えて記憶を保持できる長期メモリランタイム。Markdownファイルが唯一の真実源となりSQLiteインデックスは再構築可能なキャッシュとして機能します。Claude CodeとCodex CLIが同一ストアを共有でき、APIキー不要で使える点が特徴です。

GitHubで急上昇中の tigerless-labs/agent-memory をご紹介します。スター数 1441★ を獲得し、AI分野で注目されているツールです。

agent-memory とは？

agent-memoryはAIエージェントがセッションをまたいで知識を保持する長期メモリランタイムです。多くのメモリシステムが独自データベースにロックインされるか、シンプルなファイルシステムではランク付けができないかという二択に悩む中、同プロジェクトはMarkdownファイルを真実源としつつBM25とFTS5インデックスによるランク付き検索を組み合わせることで両方の問題を解決しました。

コントリビューターは1名ですが、LongMemEval-Sベンチマークで既存ツール比較+37件/−17件の優位性（p=0.009）を実証しており、技術的完成度は高いです。Claude CodeやCodex CLIをはじめ、シェルコマンドが実行できる任意のエージェントに対応し、MCP経由でも利用できます。

こんな人におすすめ:

  • エンジニア向け: AIアプリ開発者やMLエンジニアがClaude CodeやCodex CLIのhookとして登録し、プロジェクト固有の設計決定・制約・好みを長期記憶させる際に活用できます
  • 非エンジニア向け: プログラミング知識が必要なため、エンジニア専用ツールです

AIエージェント 長期メモリ 使い方：主な機能・特徴

ハイブリッドメモリストア

agent-memoryの核心は「ファイルシステム」と「検索エンジン」の融合にあります。Markdownファイルをそのままlsやgrepで閲覧できる人間可読な形式を保ちながら、FTS5インデックスとBM25アルゴリズムによるランク付き検索を提供します。インデックスは削除してもmem rebuildで即座に再構築できるため、「インデックスが真実源」になるリスクがありません。

オプションでベクター検索プラグインをRRF（Reciprocal Rank Fusion）で融合させることもでき、セマンティック検索が必要な場合にも対応しています。

スリープタイム統合（Sleep-time Consolidation）

多くのメモリシステムにない独自機能が「スリープタイム統合」です。mem sleepコマンドを実行すると、未使用・重複メモリを自動整理し、ドリームレポートを生成します。重要な点として、削除はアンアテンデッドでは行われず、提案（proposal）として記録されます。mem proposalsでレビューしてmem decide <id> --acceptで承認するまで削除は保留されるため、重要な記憶が意図せず失われる心配がありません。

マルチホスト対応・API キー不要

mem setup --host claude-code   # Claude Code用のhookを自動設定
mem setup --host codex         # Codex CLI用のhookを自動設定

Claude CodeとCodex CLIが同一のメモリストアを共有できるため、ツールを使い分けながらも知識を一元管理できます。また、ライブラリ内部にLLMクライアントを持たず、ホストエージェント自身のCLIから推論を借用する設計のためAPIキーが不要です。

使い方・始め方

インストール

Python 3.12以上とuvが必要です。現時点ではPyPI未公開のため、GitHubからのインストールが必要です。

git clone https://github.com/tigerless-labs/agent-memory.git
cd agent-memory
uv sync --all-packages
export PATH="$PWD/.venv/bin:$PATH"

メモリストアの初期化とホスト設定

mem init
mem setup --host claude-code  # または --host codex

mem initでデフォルトの~/agent-memory-storeにストアが作成されます。別の場所に置きたい場合はexport AGENT_MEMORY_STORE=/path/to/storeを事前に設定してください。mem setupは指定したホストのhook設定を自動で追記します。

基本的な使い方

# メモリを記録する
mem record --type decision --field project=myapp \
  --abstract "データベースにPostgresを選定" \
  --body "パフォーマンスと拡張性を考慮してPostgresを採用。MySQLも検討したが型サポートの豊富さで決定。"

# メモリを検索する
mem recall "データベース選定"

# コンテキストを取得（検索+上位件数展開）
mem context "データベース選定"

Claude Code 永続メモリ 無料：活用事例

活用例1：Webアプリ開発プロジェクトの文脈管理（Webアプリ開発者）

Claude Codeと連携させることで、プロジェクト固有の設計決定・命名規則・制約を長期記憶させられます。新しいセッションを開始してもMEMORY.mdインジェクションにより重要な文脈が自動的に読み込まれ、「なぜこの設計にしたか」を毎回説明する手間が省けます。

活用例2：マルチエージェント作業履歴の一元管理（AIプロダクトエンジニア）

Claude CodeとCodex CLIを使い分けながら同一メモリストアを共有することで、ツール間でのAI作業履歴をgit管理可能なMarkdown形式で一元管理できます。mem recallで過去の意思決定を即座に検索でき、チーム内でのナレッジシェアにも活用できます。

Mem0・MemGPTとの違い・なぜ今このツールか

類似ツールとしてMem0やMemGPTがあります。Mem0はマネージドSaaSで、外部APIが必要でデータをクラウドに送信します。MemGPTはエージェントアーキテクチャ自体を再定義するアプローチで、既存エージェントへの組み込みが複雑です。

agent-memoryの差別化ポイントは3点です。①完全ローカル動作でAPIキー不要 ②Markdownファイルがそのままgitで管理できるため、バージョン管理・チーム共有が容易 ③既存エージェント（Claude Code等）をコード修正なしでhookだけで接続できる。

GitHubで急上昇した背景には、Claude CodeやCodex CLIの普及に伴い「AIエージェントの長期記憶問題」が多くの開発者の共通課題となってきたことがあります。

こんな人に向いている

職種 活用シーン
フロントエンドエンジニア Reactコンポーネント設計方針・スタイルガイドをagent-memoryに蓄積し、新機能追加時にClaude Codeが自動的に過去の判断を参照する
MLエンジニア モデル実験結果・ハイパーパラメータ選定理由・失敗事例をローカルに蓄積し、次の実験時に検索して活用する
バックエンドエンジニア システム設計ドキュメント・APIの設計意図・インフラ構成理由をMarkdownで蓄積し、複数エージェント間で共有する

使う前に知っておきたいこと

プラットフォーム・バージョン要件：Python 3.12以上が必要です。古いPythonでは動作しません。パッケージマネージャとしてuvが必要な点も注意してください。

PyPI未公開：執筆時点（2026年9月）ではPyPIに公開されていないため、GitHubからのクローン+インストールが必要です。バージョン管理がやや煩雑になる点を覚悟してください。

既知の問題（Issues）：

  • ASCII以外の入力でslugifyが空文字を返すバグ（Issue #19）が報告されています。日本語のメモリ名を使う場合は英語のabstractを使うことを推奨します。
  • リコールのスコープフィルターにディレクトリセパレーターなしのパスプレフィックスでマッチするバグ（Issue #17）も確認されています。

ライセンス：MITライセンスで、商用利用・改変・再配布が可能です。ただし商用プロダクトへの組み込みの際は念のため条項を確認してください。

関連ツール・おすすめサービス

  • Perplexity AI — AIリサーチアシスタントでagent-memoryの応用事例を探索

まとめ

agent-memoryはAPIキー不要でAIエージェントに長期記憶を与えるシンプルかつ強力なOSSランタイムです。MarkdownファイルがGitで管理できる点はチーム開発にも有利で、Claude CodeユーザーやCodex CLIユーザーには特に試す価値があります。今後のPyPI公開で導入がさらに容易になる見込みです。

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