AIコンパニオンを使ってエージェントメモリでSOTAを偶然達成した話

graphCTXは、AIコーディングエージェントのためのローカルメモリレイヤーであり、リポジトリの知識（コマンド、規約、決定、修正記録など）を作業に密接に結びつけます。開発者はコンテキストを繰り返し説明する時間を減らし、より多くのコードを出荷できるようになります。高速、プライベート、信頼性の高いローカルメモリを提供します。

システムは5つのコアステップで構成されています。キャプチャ（Capture）は、パッケージスクリプト、ロックファイル、CI設定、editorconfig、AGENTS.md、セッションエピソードから信頼できるコーディングファクトを抽出します。アンカー（Anchor）は、ファクトをGit状態にバインドし、コード変更に応じてDAGとともに移動させます。プロモート（Promote）は、エビデンスゲートを通過したセッション詳細のみを永続知識として昇格させ、機密情報や信頼性の低い散文を除外します。ランク（Rank）は、関連性ゲートでトピックドリフト、エンティティ、ファイルスコープをスコアリングし、エージェントがノイズの多いメモリダンプではなく具体的なコンテキストを取得できるようにします。デリバリー（Deliver）は、返されるメモリをコンパクトにし、出所情報をタグ付けして、開発者がエージェントの使用内容を信頼・監査しやすくします。

ベンチマークでは、Supermemoryと比較しました。同じコーディングファクトセットとクエリを使用し、graphCTXはローカルで動作しp50検索レイテンシが約1.2msであるのに対し、Supermemoryの往復レイテンシは約494msで、約410倍高速です。p95ではgraphCTXが3.9ms、Supermemoryが720msで約180倍の差です。さらに、14のコーディングタスクにおけるコンパクション後解決率は、graphCTXが100%だったのに対し、メモリなしは0/14、リコールAPIは3/14でした。ワークスペースが成長してもレイテンシは安定しており、10ファクトでp50 1.04ms、510ファクトで1.15ms、5010ファクトでも1.33msを維持します。

graphCTXは完全無料で、メータリングやAPIキーは不要、すべてのデータはローカルマシンに残ります。インストールは3つのコマンドで完了します：CLIのインストール、エージェントの接続（graphctx install claude）、接続確認（graphctx doctor）。アカウントやクラウド設定は不要で、30秒でリポジトリ対応メモリをセットアップできます。