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deja-vu とは？複数AIコーディングエージェントで共有できるメモリ層

⭐ 829 stars GitHub →

deja-vu とは？複数AIコーディングエージェントで共有できるメモリ層

deja-vu はClaude Code・Cursor・Codexなど33種類のAIコーディングエージェントが書き込むセッション履歴を自動インデックス化し、エージェント間で横断的に参照できるメモリ層を構築するGoバイナリです。インストール直後から過去の全セッション履歴が検索対象となり、3ヶ月前に別エージェントで解決した問題の答えを即座に引き出せます。LLMや外部APIを使わず、完全ローカルで高速に動作します。

GitHubで急上昇中の vshulcz/deja-vu をご紹介します。 スター数 829★ を獲得し、AI分野で注目されているツールです。

deja-vu とは？AIエージェントのメモリ断絶を解消するツール

複数のAIコーディングエージェントを使い分けていると、あるエージェントで解決した問題を別のエージェントが「知らない」という状況が頻発します。deja-vu はこの問題を解決するために設計されたメモリ層です。

Claude Code・Codex・Cursor・Copilot CLIなど33種類のエージェントが既にディスクに書き込んでいるセッションログを自動的にインデックス化し、MCPプロトコル経由でどのエージェントからでも参照可能にします。

LongMemEval-Sで 85.3%のhit@1精度、LoCoMoで 69.7% を達成。インストール前の過去セッションも遡及的に検索できる点が他のメモリツールとの最大の差別化ポイントです。

こんな人におすすめ:

  • エンジニア向け: Claude Code・Cursor・Codexなど複数のAIコーディングエージェントを使い分けるソフトウェアエンジニアに最適。エージェントをまたいだ知識の断絶を解消し、過去に解決した問題の解法を自動的に再利用できます
  • 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

deja-vu の使い方 AIエージェント メモリ — インストールから検索まで

インストール手順

インストールはワンコマンドで完了します：

curl -fsSL https://vshulcz.github.io/deja-vu/install.sh | sh
deja install --auto

deja install --auto は検出した全エージェントにMCPリコールをセットアップし、初回インデックスを構築します。Homebrew使用の場合は以下でも導入可能です：

brew install deja-vu

Go環境がある場合は直接インストールもできます：

go install github.com/vshulcz/deja-vu/cmd/deja@latest

基本的な使い方

インストール後は deja コマンドで過去セッションを検索できます：

# 過去セッションを検索
deja "jwt refresh token"

# 最新セッションのWIP状況を確認
deja wip

# 特定ファイルの変更履歴を追跡
deja blame src/auth.go

# あるエラーの過去の解決策を検索
deja fix "connection refused"

主な機能・特徴

エージェント間横断メモリの実現

deja-vu の核心機能は、33種類のAIコーディングエージェントが生成するセッションログを統合した単一のメモリ層です。Cursorで解決したバグの解法をClaude Codeが「思い出す」、Codexで書いた設計判断をCopilotが引き継ぐ——こうした横断的な知識共有を自動化します。

MCPの recall ツールがセッション開始時・プロンプト入力前・ファイル編集前・コマンド実行前・コマンド失敗後に自動的にコンテキストを注入します。

遡及的インデックスの威力

「すべてのメモリツールは空からスタートして前向きに記録する。deja は最初から満杯だ」

他のメモリツールと異なり、deja-vu はインストール前に存在する過去のセッション履歴もすべてインデックス化します。インストール直後から数ヶ月前の作業記録が即座に参照可能になります。

セキュリティとプライバシー

インデックス構築時にAWSキー・APIキー・JWT・プライベートキーブロックなどの機密情報を自動的にリダクション（[redacted:<kind>]に置換）します。ネットワークを使用するのは deja update・deja sync ssh・バージョンチェックのみで、検索とインデックスはすべてローカルで完結します。

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既存のメモリツールとの違い

観点 deja-vu 一般的なメモリツール
初期状態 インストール前の履歴も検索可能 空から前向きに記録
外部依存 なし（ゼロ依存Goバイナリ） LLMやベクトルDBが必要な場合が多い
対応エージェント 33種類（Claude Code・Codex・Cursor等） 特定エージェント限定が多い
検索速度 7〜9ms（ギガバイト規模でも） サービス依存
プライバシー 完全ローカル・機密情報自動リダクション クラウド送信が必要な場合も

Perplexity AIのようなAI検索ツールが「外部情報」を引き出すのに対し、deja-vu は「自分のマシン上の過去の作業記録」を引き出すという点で補完的な関係にあります。

こんな人に向いている

フロントエンドエンジニア

React・Next.jsプロジェクトでCursorとClaude Codeを併用しているエンジニアに特に有効です。Cursorで解決したビルドエラーや型定義の問題が、翌日のClaude Codeセッションで自動的に参照されます。

具体的な活用シナリオ: フロントエンドエンジニアがCursorで解決したCORSエラーの対処法を、翌週Claude Codeセッションで同じエラーが発生した際に自動的にリマインドされ、即座に解決できる。

バックエンド・インフラエンジニア

データベース接続設定・デプロイ手順・環境変数の管理など、繰り返し参照する運用知識の蓄積に活用できます。deja how docker-compose で「このマシンでdocker-composeを実際にどう使ったか」を過去セッションから引き出せます。

具体的な活用シナリオ: バックエンドエンジニアがCodexで調査したデータベース接続プールの最適設定を、3ヶ月後に別プロジェクトでも自動検索し、過去の調査結果を再活用できる。

マルチエージェントユーザー全般

複数のAIコーディングツールを日常的に使いこなすすべてのエンジニアにとって、エージェント間の知識断絶は生産性の大きな障害です。deja-vu はその断絶を自動的に解消するインフラ層として機能します。

使う前に知っておきたいこと

対応プラットフォームと要件

  • OS: macOS・Linux（Windows対応状況は要確認）
  • 前提条件: Go 1.21以上（バイナリインストールの場合は不要）
  • ディスク容量: セッション履歴のサイズに依存（インデックスはオリジナルより小さい）

ライセンスと商用利用

Apache License 2.0のもとで公開されており、商用利用・改変・再配布が可能です。ただし、商用プロダクトに組み込む場合は詳細をLICENSEファイルで確認してください。

既知の制限・注意点

  • コンパクション対応: Claude Code等がセッションを圧縮（コンパクション）した場合、要約では77%の決定事項が保持されるが、残り99.8%のコマンド履歴はdeja経由で取得
  • リダクションの限界: 自動リダクションはパターンベースのため、すべての機密情報が確実に除去されるわけではない（セキュリティモデルドキュメントに詳細記載）
  • クロスマシン同期: deja sync ssh によるP2P同期は追記専用のため、削除した情報の同期はできない

関連ツール・おすすめサービス

  • Perplexity AI — AI検索で最新技術情報をリサーチ。deja-vuと組み合わせて外部知識と内部記憶の両方を活用できます

まとめ

deja-vu はLLMや外部サービスに依存しないゼロ依存のGoバイナリとして、プライバシーを保ちながらエージェント間のメモリ断絶を解消します。複数のAIコーディングツールを日常的に使いこなすエンジニアに強く推奨します。今後もサポートエージェントが拡充される予定であり、AIエージェント活用の効率を大幅に向上させる基盤ツールとして注目に値します。

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