短い答え
Manusは、すべてのタスクが完了時にリセットされる新しいサンドボックス内で実行されるため、あなたの研究ノートを忘れます。ブラウジング履歴、スクレイピングしたページ、中間ノートはそのサンドボックス内のファイルとして存在し、それと共に消えます。最終的な成果物だけが残ります。修正は、Manusが新しいタスクの開始時に読み取る持続的な研究ストアです。
なぜManusは研究ノートを忘れるのか
Manusは長いプロジェクトではなく、長い単一タスクのために設計されています。忘却を引き起こす3つのアーキテクチャの選択があります：
1. 研究は記憶ではなくサンドボックスファイルに存在します。 Manusチームが説明しているように、生の検索結果はエージェントのファイルシステムに保存され、アクティブなプロンプトには保持されません。これにより、50以上のツールコールを連鎖させるためにコンテキストがスリムに保たれます。それらのファイルはそのサンドボックス内にのみ存在します。タスクが終了すると、ファイルシステムはそれと共に消えます。
2. 次のタスクはあなたのプロンプトから始まります、それ以上はありません。 Manusのエンジニアはこれを直接説明しています：エージェントに与える50番目のタスクは、1番目と同じ開始コンテキストを持っています。すでに研究されたもの、排除されたもの、ソースされたものの持ち越しはありません。
3. 古い観察も1つのタスク内で要約されます。 単一の長いタスク内でも、Manusは古いツールの出力を積極的に圧縮して現在のステップに注意を集中させます。特定の引用やソースのURLは、アクティブウィンドウから最初に消えるものです。
結果：Manusはタスク内で優れた研究を行いますが、タスクが閉じる瞬間にその研究の制度的記憶を失います。
Manusが研究ノートを忘れると何を失うのか
同じプロジェクト内の新しい研究タスクは、同じ種類の再作業を必要とし、すぐに積み重なります：
- ソースが再スクレイピングされます。 Manusが先週すでにブラウジングした80ページが再度訪問され、ツールコール、時間、同じサイトでのレート制限の余裕が失われます。
- 検証作業がリセットされます。 どのソースを信頼できると評価したか、どのソースを偏っているとフラグ付けしたか、どのソースを却下したかという判断が消え、Manusは次のタスクで全てのソースを新しいものとして扱います。
- クロスソースの合成が消えます。 5つの矛盾する報告の間で調整された見解は、最終的な成果物の文章にのみ存在し、エージェントが再推論できる構造化された記憶としては存在しません。
修正は「昨日の報告書をPDFとして添付する」ことではありません。エージェントがクエリできる記憶として研究を保存することです。凍結された出力としてではなく。
Manusの組み込みの回避策（それぞれの短所）
Manusには研究の持続性を部分的に助けるいくつかのメカニズムがあります。
サンドボックスファイルシステム。 単一のタスク中、Manusはファイルを耐久性のあるスクラッチ記憶として使用し、これは本当の強みです。しかし、これは単一タスク専用です。ディレクトリは生き残りません。
最終成果物（PDF、doc、コード）。 Manusが返す成果物を保存し、次のタスクに添付として再投入することができます。これにより結論は保持されますが、推論の痕跡 — どのソースが引用され、どれが却下され、どの代替の視点が最終的なカットの前に探求されたか — は保持されません。
手動コンテキストペースト。 一般的な回避策は、各Manusタスクの開始時に「私たちがすでに知っていること」の長い要約を貼り付けることです。ある程度は機能しますが、エージェントが次の研究のストレッチに費やすことができるプロンプト予算を消費し、プロジェクトが進化するにつれて手動で維持する必要があります。
一回限りの研究には、ネイティブで十分です。多くのセッションにわたる研究プログラムには、十分ではありません。
Manusの組み込みの記憶が不足している点
根本的な問題は、Manusが研究プロジェクトの概念を持たず、研究タスクのみを持つことです。「この調査のためのスタンディングバイブルグラフィー」や「行き止まりの仮説のリスト」をエージェント内に保存する場所はありません。すべてのタスクは盲目的に始まります。
研究がツール間で移動すると、さらに悪化します。あなたはManusでソースを収集し、Claudeで報告書をドラフトし、Perplexityで事実確認し、ChatGPTで仕上げるかもしれません。各ツールには独自の記憶があり、どれも他のツールを見ることはできず、標準的な研究記録はすべてのツールに分散します。
MemoryLakeがManusの研究ノート忘却を修正する方法
MemoryLakeは、エージェントのサンドボックスの外にあるクロスモデルの記憶レイヤーです。あなたの研究はプロジェクトに存在し、Manusは新しいタスクの開始時にそのプロジェクトから読み取ります。空白から始めるのではなく。
- プロジェクトごとのスタンディング研究バイブルグラフィー。 検証されたソースのURL、重要な引用、信頼性に関する決定、排除された仮説がMemoryLakeプロジェクトに保存されます。Manusは関連するスライスを自動的に各新しいタスクに引き込みます。
- 生のプロンプトよりも10,000倍のコンテキスト。 MemoryLakeの検索エンジンは、プロジェクトごとに数十億のトークンの研究を保持し、Manusに各タスクごとに関連するパッセージのみを供給します — どのエージェントプロンプトにも収まる以上の量で、タスクごとの再添付のダンスなしで。
- 研究スタックの残りの部分でポータブル。 同じプロジェクトの記憶は、Perplexity、Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、RESTまたはMCPを話す任意のツールによって読み取られます。Claudeでドラフトを作成したり、Perplexityで事実確認を行ったりするとき、バイブルグラフィーはすでにそこにあります。
MemoryLakeは、2026年時点で公開されたLoCoMoの長文コンテキストベンチマークで94.03%を記録し、ミリ秒単位の検索とAES-256のエンドツーエンド暗号化を実現しました。
MemoryLakeをManusに接続する3つのステップ
- プロジェクトを作成し、研究をロードします。 MemoryLakeにサインインし、プロジェクト管理を開き、プロジェクトを作成をクリックし、「Manus — 競合研究」などの名前を付けます。以前の報告書、ソースリスト、スクレイピングしたページ、ノートをドキュメントドライブを通じてアップロードします — PDF、Word、Excel、PowerPoint、Markdown、画像がすべてサポートされています。「信頼できるソース」と「排除された仮説」のために構造化されたエントリを記憶タブに追加します。
- MCPサーバーエンドポイントを生成します。 プロジェクト内のMCPサーバータブを開き、「MCPサーバーを追加」をクリックし、「Manus研究統合」と名付け、「生成」をクリックします。MemoryLakeはAPIキーID、シークレット、エンドポイントURLを返します。シークレットをすぐにコピーしてください — 一度だけ表示されます。
- Manusを接続します。 Manusがブラウジングタスク中にクエリできるように、エージェントのツール/サーバー設定にMemoryLakeをMCP互換の記憶プロバイダーとして追加するか、REST APIを使用してBearerトークンでプロジェクトのバイブルグラフィーをタスク開始時に取得し、オープニングプロンプトに注入します。