CortexDB V1 リリース：AIエージェントのエクスペリエンスレイヤー

CortexDB は本日、V1 を正式リリースしました。AIエージェント向けの「エクスペリエンスレイヤー」として、現在のエージェントが持続的な記憶を持たないという根本的な問題を解決することを目指しています。チームは Apache Cassandra の共同創設者 Prashant Malik が率いており、V1 は2つの公開ベンチマークで業界最高水準を達成したと述べています。

3層構造

記事は、AIエージェントに必要な3つの層を指摘しています：インテリジェンス層（LLM）、知識層（RAG検索）、そしてエクスペリエンス層です。前の2つはすでにコモディティ化しつつありますが、エクスペリエンス層——エージェントが経験したイベント、事実、信念——は長い間欠けていました。CortexDB はこの欠落した第3層の構築に特化しています。

メモリサイクルと5層モデル

CortexDB は記憶を継続的なサイクルとして捉えています：キャプチャ、抽出、調整、忘却、統合。V1 は最初の4段階を安定したAPIとして実装し、統合段階はベータ版で提供されています。記憶内容は5つの層に分かれています：

• イベント：不変の原子キャプチャ、真実の源泉。
• エピソード：関連イベントの有界なスパン。
• ファクト：双方向タイムスタンプ付きのトリプル。新しいファクトで置き換え可能だが、古いバージョンは保持。
• 信念：確率的な主張で、サポートグラフを伴い、「なぜそう思うのか」を追跡可能。
• 理解：複数の信念やエピソードにまたがる合成された概念。

他のソリューションと異なり、CortexDB は信念と事実を明確に区別し、ユーザーが「なぜ」を問えるようにしています。これは企業の信頼にとって重要です。

ベンチマーク結果

ICLR 2025 の LongMemEval-S で 93.8%（469/500）、LoCoMo で 86.9%（1339/1540）を達成。6週間前の LongMemEval-S スコアは 76.4% で、6週間で 10.6 ポイント向上。LongMemEval-S では 17.4 ポイントの改善です。

競合状況

記事は既存のソリューションを批判しています：RAG は単なる参考ライブラリ、ツールはステートレスな呼び出し、ベクトルDBは意味を欠き、ナレッジグラフは静的で更新されない。CortexDB は5層モデルと証拠追跡により、これらの方法の根本的な欠陥を解決します。

V1 機能

V1 は約30の安定したエンドポイントを提供します。統一書き込みエンドポイント /v1/experience、検索エンドポイント /v1/recall（ベクトルとBM25検索の組み合わせ）、質問応答エンドポイント /v1/answer（引用付き）があります。システムは階層スコープ（例：org:acme/dept:eng/user:alice）、双方向タイムスタンプ（事実の有効期間と記録期間）、PASETO v4 トークン認証、GDPR準拠の消去、リアルタイムライフサイクルストリームをサポート。さらに、5つのインポーターと16のコネクター（Mem0、Slack、GitHub など）があります。

V2 展望

V2 は「統合」段階に焦点を当て、脳の睡眠プロセスを模倣します。目標は LongMemEval-S 96-97%、LoCoMo 92-94%、エンドツーエンドレイテンシ 4 秒未満。現在のベータ版 /v1/understanding/synthesize でもすでに競合をリードしています。

CortexDB V1 は現在公開されており、メールアドレス不要で30日間のトークンを取得できます。チームは、AIのエクスペリエンスレイヤーが欠けていた3つ目のピースであり、CortexDB はそれを構築していると述べています。