あなたのAIに実際にあなたの仕事を記憶するセカンドブレインを与えましょう

あなたはAIに業界、役割、クライアント、フレームワークについて説明します — そしてセッションは終了します。明日、あなたは再びそれを行います。蓄積された数週間のコンテキスト、洗練されたプロンプト、そして苦労して得た統合は、タブを閉じるたびに消えてしまいます。AIは速いですが、それを使うためのあなたの制度的知識は常に捨てられています。

構造化されたメモリ、フラットなノートではない — MemoryLakeはあなたの知識を6つの異なるタイプで保存します — バックグラウンド、ファクト、イベント、会話、反省、スキル — 各情報がどのように使用され、取得されるかに最適化されています。ファクトメモリとして保存された研究結果は、イベントとして保存されたプロジェクトのマイルストーンとは異なる動作をし、スキルとして保存された再利用可能な研究方法論とも異なります。

モデル間のポータビリティ — あなたのメモリはChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、そして任意のAPIエンドポイントを通じて移動します。コンテキストを失うことなくモデルを切り替えます。セカンドブレインはあなたのものであり、特定のAIベンダーのものではありません。

ミリ秒のレイテンシで検索可能な履歴 — あなたが処理したすべての会話、決定、文書は永久にアーカイブされ、即座に検索可能です。MemoryLakeはLoCoMoの長文メモリベンチマークで94.03%のスコアを記録し、正しいメモリを取得します。最近のメモリだけではありません。

1. 接続 — MemoryLakeをMCPプロトコル、REST API、またはPython SDKを介してあなたのAIツールにリンクします。既に使用している任意のモデルやプラットフォームで動作します。
2. 構造化 — 作業中に、MemoryLakeは自動的に情報を適切なメモリタイプに分類します：安定したアイデンティティファクトはバックグラウンドメモリに、タイムスタンプ付きのイベントはイベントメモリに、再利用可能なプロセスはスキルメモリに入ります。
3. 再利用 — すべての将来のセッションは、関連するメモリがすでに読み込まれた状態で開始されます。あなたのAIはあなたが誰で、何に取り組んでいるか、どのように働くことを好むかを知っています — あなたが自分自身を繰り返すことなく。

AIを日常的に使用し、無状態のツールよりも長期的なコラボレーターのように機能させる必要がある知識労働者。これには、アナリスト、コンサルタント、研究者、ライター、戦略家、そして時間をかけて重要なドメイン知識を蓄積し、コンテキストを再確立するたびに生産性を失うプロダクトマネージャーが含まれます。MemoryLakeは、共通のメモリレイヤーを通じてメンバー間で制度的知識を共有したいチームにも適しています。