長時間稼働する作業のために構築された自律エージェントの記憶ストアを提供
数時間または数日間稼働する自律エージェントには、再起動、ハンドオフ、モデルの入れ替えに耐える記憶ストアが必要です。MemoryLakeは、自律エージェントに対して構造化されたバージョン管理された記憶をミリ秒単位で提供します — これにより、6時間の研究実行が最初のステップからやり直すことはありません。
問題: 自律エージェントは状態を保持するための耐久性のある場所がない
プロセス内の変数は、エージェントがクラッシュすると消失します。ベクターストアは事実と観察の違いを曖昧にします。カスタムデータベースは、エージェントが学習する新しいツールごとにスキーマを必要とします。その結果: デモでは印象的に見える自律エージェントが、実際の運用では崩壊します。
MemoryLakeが自律エージェントの記憶ストア問題を解決する方法
エージェントの状態に調整された6種類の記憶タイプ
エージェントが検証した事実、観察したイベント、生成した反映、学習したスキル。それぞれが独自の型付きストアと独自の取得ロジックを持ちます。
ツール出力間の競合解決
2つのツールが矛盾するデータを返すと、MemoryLakeはそれをフラグ付けし、あなたの解決戦略を適用します。エージェントは古い事実を信頼しなくなります。
探索的実行のためのGitスタイルのブランチ
投機的な計画のために記憶ブランチを立ち上げます。計画が成功した場合はマージします。失敗した場合はロールバックします。
記憶ごとの出所トレイル
すべての事実は、それを生成したツール、文書、または会話にリンクします。デバッグとコンプライアンスにとって重要です。
永続無料 · クレジットカード不要
自律エージェントに対する動作方法
- 接続 — SDKまたはMCPを介してMemoryLakeをエージェントの計画およびツール使用ループに接続します。
- 構造化 — 各ツールの結果と反映が分類され、重複排除され、保存されます。
- 再利用 — 次の計画ステップの前に、エージェントは最も関連性の高い以前の事実、イベント、スキルを取得します。
以前と以後: 自律エージェントの記憶
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Six-hour research run crashes at hour five | Restart from scratch | Resume from last commit |
| Two tools return contradicting facts | Agent gets confused | Conflict surfaced and resolved |
| Reusing a learned skill across runs | Copy-paste prompts | Skill memory called directly |
| Auditing "why did the agent decide X?" | No record | Full provenance chain |
対象者
研究、運用、ブラウジング、コーディング、または取引のために自律エージェントを構築しているチーム — エージェントが長時間無人で稼働し、ゼロから再起動するコストが実際の金銭である場合。
関連するユースケース
よくある質問
これはデータベースに状態を保存することとどう違いますか？
これはデータベースに状態を保存することとどう違いますか？
データベースは行を保存します。MemoryLakeは、競合検出、バージョン管理、および取得ランキングを持つ型付き記憶を保存します。そうでなければ、Postgresの上にすべてを自分で構築することになります。
エージェント同士で記憶を共有できますか？
エージェント同士で記憶を共有できますか？
はい。複数のエージェントが同じ記憶名前空間を読み書きでき、各エージェントがどの記憶タイプを見られるかに対して細かいアクセス制御が可能です。
取得のレイテンシはどのくらいですか？
取得のレイテンシはどのくらいですか？
典型的な取得呼び出しでミリ秒範囲です。100M以上の記憶アイテムを持つ本番ワークロードでテストされました。