MemoryLake
エンジニア & 開発者

AIアプリケーション向けの記憶インフラストラクチャレイヤー

すべてのAIアプリケーションは最終的に永続記憶が必要です — ユーザーコンテキスト、学習した事実、セッション履歴、再利用可能なワークフロー。MemoryLakeは、REST API、Python SDK、MCPを介してこれを専用のインフラストラクチャレイヤーとして提供するため、あなた自身で構築する必要はありません。

Day 1“すべてのAIアプリケーションは最終的に永続記憶が必要です —”“ユーザーコンテキスト、学習した事実、セッション履歴、再…”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded単一のAPIを介した6つの型付き記憶カテゴリクラスター単位の記憶操作を持つPython SDK組み込みのコンプライアンスを持つAES-256暗号化SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

AIアプリケーション向けの記憶インフラストラクチャレイヤー

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記憶の問題

ほとんどのAIアプリケーションは単純なコンテキスト変数から始まり、脆弱なカスタム記憶システムに終わります — フラットなJSONファイル、アドホックなデータベーススキーマ、または記憶として使用される過負荷のベクトルストア。これらはスケールで壊れ、構造が欠如し、競合検出、バージョン管理、アクセス制御がありません。記憶はインフラストラクチャの問題です; インフラストラクチャの解決策に値します。

MemoryLakeの異なる点

単一のAPIを介した6つの型付き記憶カテゴリ

単一のAPIを介した6つの型付き記憶カテゴリ

フラットなキー・バリューストアではなく、MemoryLakeは統一されたAPIを通じて6つの構造化された記憶タイプを公開します: バックグラウンド、ファクト、イベント、会話、反映、スキル。あなたのアプリケーションは適切なタイプに書き込み、取得は正確でランク付けされます。

MEMORYクラスター単位の記憶操…

クラスター単位の記憶操作を持つPython SDK

Python SDKはクラスター単位の読み書きをサポートし、大規模なユーザーベース、エージェントフリート、またはマルチテナントアプリケーション間で記憶を効率的に管理することが実用的です。

MEMORY組み込みのコンプライアンスを持つAES-256暗号化

組み込みのコンプライアンスを持つAES-256暗号化

記憶データは、AES-256のエンドツーエンド暗号化で静止時と転送時に暗号化されます。MemoryLakeはISO 27001およびSOC 2 Type II認証を取得しており、GDPRおよびCCPAに準拠しており、追加のコンプライアンス作業なしでプロダクションに対応しています。

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動作の仕組み

  1. 接続 — APIキーを使用してMemoryLake REST APIで認証するか、Python SDKをインストールします（pip install memorylake）。エージェントフレームワーク用のMCP統合が利用可能です。
  2. 構造 — アプリケーションロジックを使用して型付きカテゴリに記憶アイテムを書き込みます。ファクト記憶には自動競合検出とバージョン管理が含まれます。すべての書き込みはタイムスタンプされ、ソースが属性付けされます。
  3. 再利用 — タイプ、意味的類似性、または構造化フィルターで記憶をクエリします。APIはミリ秒単位でランク付けされた結果を返し、モデルのコンテキストに選択的に注入する準備が整います。

ビフォー & アフター

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Memory architectureCustom schema designed per projectSix typed categories with defined semantics, ready to use
Conflict handlingManual or absentAutomatic conflict detection and versioning on every Fact write
ComplianceCustom encryption, audit trail requiredAES-256 E2E, ISO 27001, SOC 2 Type II, GDPR/CCPA included
ScaleDegrades as user base growsTested against 1B+ complex documents in production
Multi-model supportSeparate memory per model integrationSingle API serves ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen, and more

対象

MemoryLakeは、プロダクションで実行されるAIアプリケーションを構築する開発チーム向けに設計されています — SaaS製品、内部AIツール、研究プラットフォーム、AI駆動のデータアプリケーション。ユーザー数、セッション量、またはデータの複雑さが迅速なカスタムソリューションが処理できる範囲を超えたときに、あなたのアプリケーションが必要とする記憶レイヤーです。

関連するユースケース

Engineering & Developerチャットボット向けの記憶レイヤーProduction chatbots forget users between sessions. MemoryLake adds per-user persistent memory via REST API — with millisecond retrieval for real-time chat at scale.
Engineering & DeveloperMCP統合によるAI記憶Connect MemoryLake to any MCP-compatible AI tool and add structured persistent memory. Works with Claude Code, OpenClaw, and any MCP-enabled agent framework.
Legal & IPAI記憶のエンタープライズ展開MemoryLake meets enterprise AI memory requirements: ISO 27001, SOC 2 Type II, GDPR, role-based access, audit trails, AES-256 encryption, and 20+ integrations.
Engineering & DeveloperLLM向けの長期記憶Add structured long-term memory to any LLM via REST API or MCP. MemoryLake stores typed memory across sessions with #1 LoCoMo retrieval accuracy — no context bloat.

よくある質問

記憶アイテムを書き込むためのREST APIはどのようになりますか？

適切な記憶タイプエンドポイントにコンテンツ、ソース、およびメタデータを含めてPOSTします。ファクト記憶の書き込みには、書き込みを確認する前に既存のファクトに対する自動競合チェックが含まれます。完全なAPIドキュメントはMemoryLakeの開発者ドキュメントで入手できます。

Python SDKは非同期操作をサポートしていますか？

はい。Python SDKは同期および非同期操作パターンの両方をサポートし、大規模なユーザーポピュレーションやエージェントフリート間で記憶を効率的に管理するためのクラスター単位の記憶操作を含んでいます。

どのモデルがMemoryLake APIを介して記憶を取得できますか？

HTTPコールを行うか、MCPを介して接続できる任意のモデル。MemoryLakeはChatGPT、Claude、Gemini、Qwen、OpenClaw、AutoGPT、Manus、Perplexityをネイティブにサポートし、標準APIエンドポイントを介してアクセス可能な任意のモデルと連携します。

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