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メモリストアを提供

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。

エージェントの状態に調整された6種類のメモリタイプ — 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メモリ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。

メモリ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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。

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。