作業の途中でエージェントを替える。
Claude Codeを終了し、同じディレクトリでCodexを開きます。Codexは引き継ぎ(ハンドオフ)から始まります。中身は完了したこと、失敗したこと、まだ残っていることです。
引き継ぎの仕組みai-memoryはClaude CodeやCodexなどのAIコーディングツール向けにプロジェクトのメモを保存します。次のセッションに保存済みのコンテキストと過去の作業を検索するツールを渡し、プロジェクトを説明し直す手間を減らします。
ai-memoryClaude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok Build CLIなど、35種のコーディングエージェントに対応
すでにAIを使ってコードを扱う人向けのツールです。コーディングエージェントの外にコンテキストを保存し、後のセッションから取得できるようにします。
キャプチャを有効にすると、プロンプトと限定的なツールの観測を記録します。記憶が空のプロジェクトは、初回利用時にローカルの最近のエージェント履歴を取り込めます。1人で使うモードでは、繰り返し示した好みをプロジェクト間で引き継げます。
ここでのデフォルトはai-memoryの設定です。コーディングエージェントには独自のプロバイダー接続とデータ設定があります。
インストール、設定、起動。既定のメモリ機能にモデルプロバイダーの API キーは不要です。
個人向けai-memory小さなチームを率いている新メンバーはプロジェクトに質問しながら立ち上がれます。
チーム向けai-memoryすでにメモリツールを使っているMem0、Zep、cognee、OpenViking、Claude自身のメモリ機能。
比較と移行コントリビュートしたいこれまでに190人のコードが取り込まれています。
コントリビュートを始めるキャプチャはセッションの観測を保存します。引き継ぎは未完了の作業を次のセッション用に要約し、プロジェクトのwikiは長く残すメモを保持します。デフォルトの処理にクラウドの言語モデルは不要です。
キャプチャ
統合
想起
引き継ぎ
プレーンなmarkdownでできたgit管理のwiki
フックはプロンプトと限定的なツールの観測を記録します。認識できた認証情報は保存前に墨消ししますが、機密情報を見逃す可能性があります。
セッションが終わると、そのオブザベーションはプロジェクトのwikiの中で、読めるmarkdownページになります。
次のセッションにはブリーフィングが届き、保存済みのページや観測を検索できます。取得したメモが不完全または古い可能性もあるため、重要な決定事項は出典と照合してください。
次のセッションがバトンを受け取ります。受け取れるのは1つのセッションだけです。エージェントが違っても、サーバーに届くマシンならどれでも機能します。
サインアップはありません。デフォルトのインストールは自分のマシンだけで待ち受けるので、外からは届きません。すでに進行中のプロジェクトにも追加できます。最初のセッションが、ディスク上にあるエージェントの履歴をインポートします。
# 1. バイナリをインストール。ダウンロードとチェックサム検証つきで、rootは不要
curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh
# 2. データディレクトリを作成し、サービスを起動し、見つかったエージェントをすべて接続
ai-memory setup
# 3. エージェントをai-memory経由で起動
ai-memory run claude
機密情報を含まないプロジェクトから始め、サーバー、アカウント、更新、バックアップを管理する担当者を決めてください。チームメンバーを招く前に、誰がプロジェクトを読み書きできるか確認します。
ソフトウェアは無料です。マシンと運用管理は自分たちで用意します。任意のクラウドモデルプロバイダーの料金は、ご自身のアカウントに請求されます。
Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCodeなどが1つのサーバーを共有します。午前中に1つのエージェントが学んだことは、午後に別のエージェントでも使えます。
エージェントとエディタ計測結果hit@5 は、根拠を含むセッションが上位 5 件のどこかに入るかを測ります。公開のテストには記録処理も含まれます。検索性能の指標であり、回答の正確さを示すものではありません。
計測内容を見る言語を選ばない語の間に空白を置かない文字体系には専用のインデックスが要ります。なければ、文中の一部分は見つかりません。ai-memoryはそのインデックスを持ち、これらの文字体系での検索でもモデル呼び出しは発生しません。
検索の仕組みClaude Codeを終了し、同じディレクトリでCodexを開きます。Codexは引き継ぎ(ハンドオフ)から始まります。中身は完了したこと、失敗したこと、まだ残っていることです。
引き継ぎの仕組み1 台のサーバーに両方のマシンを接続します。サーバーに到達できる間はメモリを利用できます。オフライン時のフックイベントは送信までローカルで待機します。サーバー間の複製はありません。
1台のサーバー、複数のマシンチームのエージェントを1台のサーバーに接続します。新しいメンバーは、アクセス可能なプロジェクトで過去の決定事項と出典を調べてから、チームメンバーに質問できます。
チーム向けai-memoryフックは、エージェントのセッションイベントで実行される小さなコマンドです。観測を記録し、markdownページにします。wikiは閲覧、検索、手動編集できます。
保存される内容を見る使われないセッションページを自動で取り除けます。コンパクションやマージを有効にすれば、クラウドモデルなしで短い版を残せます。任意のバックグラウンド処理では設定した言語モデルで古いページをマージします。コンパクションやマージによる書き換えは復元できます。
ページの読み取り
強化
保持スコア
忘却スイープ
コールド?
コールド?
追い出し
コンパクション
残る1ページ
gitの履歴
restore-page
追い出し
コンパクション
残る1ページ
プロジェクトごとに自分の記憶があります。プロフィールは、あなたの普段の作業の仕方をプロジェクトから自動で学び、新しいプロジェクトのセッション開始時に、リポジトリのルールより下の優先度で渡します。新しいリポジトリを始めても、エージェントはあなたのベースラインをすでに知っています。
同じプロジェクト、どのエージェントでも
Claude Code
ai-memory
Codex
OpenCode
プロジェクトA
プロジェクトB
プロジェクトC
プロフィール
新規プロジェクト
多くのメモリツールは、何かを覚える前にLLMやベクトルストア、グラフデータベースを必要とします。ai-memoryに必要なのはバイナリ1つとフォルダ1つです。
他のツールが勝る点も含めた詳細比較ノートPCごとのMEMORY.md。必要なもの:Claude Code, 1台のマシン。
「プロジェクトを覚えておいて」の手軽さと、markdown形式。
事実抽出ツール。必要なもの:毎ターンのLLM呼び出し, ベクトルストア。
自動キャプチャ。「これを覚えて」と毎回頼む必要はありません。
時間軸つきナレッジグラフ。必要なもの:Neo4j、FalkorDB、Neptuneのいずれか, LLM。
ページのバージョンを使って過去の内容を検索できます。ai-memory は事実を学習・更新した時点を記録します。保持ルールや purge によってデータが削除される場合はあります。
グラフ、ベクトル、リレーショナルのパイプライン。必要なもの:Python, ローカルの SQLite、LanceDB、Kuzu ファイル。
来歴の記録、フィードバックで重み付けするランキング、Claude Codeプラグイン。
更新され続けるドキュメント型の記憶、LLM必須。必要なもの:LLMまたはVLM, 埋め込み(embeddings), Postgresまたはホスト型サービス。
バックグラウンドの統合ループが、記憶を更新され続けるページにまとめます。ai-memoryにもオプトインの夢見パスとページごとの信頼度スコアがあります。
初めての方へ。コントリビュートのページに、バグ報告、プルリクエスト、新しいエージェント連携の受付先をまとめています。
MITライセンスの無料オープンソースです。デフォルトの記憶機能にモデルのAPIキーは不要ですが、コーディングエージェントには別途アカウントが必要な場合があります。