Memory OS の紹介：Hermes Agent 上に構築された6層のオープンソースメモリスタック
Memory OS は、ベクトルデータベース、構造化された事実、自動キュレーションされたWikiを含む6つのメモリ層をHermes Agentに追加する新しいMITライセンスのライブラリです。Docker、Qdrant、Redisを使用して完全にローカルで動作し、トークン効率に重点を置いています。
Hermes Agent は既にセッションをまたいだ記憶が可能です。Nous Research のオープンソースエージェントは、キュレーションされたメモリファイルと全文セッション検索を備えています。しかし、新しいコミュニティプロジェクトは、組み込みのメモリは本格的な作業には浅すぎると主張しています。ClaudioDrews という開発者によって、MIT ライセンスの下で「Memory OS」という新しいライブラリがリリースされました。これは Hermes の上に6つのメモリ層を積み重ね、ベクトルデータベース、構造化された事実、自動キュレーションされる知識Wikiを追加します。このプロジェクトは新しいものですが、良い可能性を秘めており、そのアーキテクチャはエージェントメモリを階層化する方法を示しています。
Memory OS は、単にオン/オフを切り替えるHermesプラグインではありません。Hermes Agent 自身のメモリと並んで動作する階層化システムです。Hermes は既にワークスペースファイルとセッションデータベースを提供しています。Memory OS はそれらを保持し、さらに4つの層を追加します。フルスタックは Docker、Qdrant、Redis、Python 3.11+ を使用してローカルで動作します。Hermes がサポートする任意のLLMプロバイダ（OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Ollamaなど）と連携します。README では「メモリオペレーティングシステム」として説明されており、単一の機能ではありません。
6つの層はファイルからベクトルへ：第1層はワークスペースで、MEMORY.md、USER.md、CREATIVE.md を保持し、毎ターンシステムプロンプトに注入されます。第2層はセッションで、state.db（FTS5全文検索付きSQLiteデータベース）を使用して会話履歴を記録します。第3層は構造化事実で、memory_store.db に永続的事実を保存し、SQLite、HRR、FTS5、信頼スコアリングを使用します。フィードバックループが時間とともに信頼スコアを調整し、エンティティ解決も行います。第4層は Fabric で、Icarus プラグインを大幅にフォークしたものです。このフォークは、LLM駆動のセッション抽出を追加し、16のツール（fabric_recall、fabric_write、fabric_brief など）を提供します。第5層はベクトルデータベースで、Qdrant 上に構築され、4096次元のコサイン ベクトルとBM25スパース検索を使用します。第6層はLLM Wikiで、概念、エンティティ、比較の自動キュレーションされた保管庫です。このWikiは wiki-continuous-ingest プロセスを通じて継続的に Qdrant に取り込まれます。
検索フロー：pre_llm_call 時に、Memory OS は外科的リコールと呼ばれるものを実行します。Fabric、Qdrant、セッション、事実の4つのソースから同時に取得します。各ソースは、モデルに到達する前に関連性のしきい値でゲートされます。セッションごとの重複排除により、同じコンテキストが二度表示されるのを防ぎます。ソーシャルクローザーフィルターは、「ありがとう」などの些細なメッセージをスキップします。post_llm_call と on_session_end では、システムが自動的に新しい学習内容を抽出してキャプチャします。目標はトークン効率であり、コンテキストウィンドウを詰め込むことではありません。
フォールバックカスケードとクリーンアップ：第5層の検索は4段階のフォールバックを使用します。まずハイブリッド検索を試し、次に密ベクトル、次に語彙検索、最後にSQLiteを使用します。1つの方法が失敗または何も返さない場合、次の方法が引き継ぎます。Memory OS はまた、週1回の減衰スキャンを実行して古いエントリを削除し、コサイン類似度が0.92を超える近いメモリをセマンティック重複排除でマージします。これらのメンテナンス手順は、長期使用によるメモリの肥大化を防ぐことを目的としています。
Memory OS は、mem0、Zep、Letta などのクラウドメモリサービスに対抗して、メモリインフラストラクチャは自分のマシンで実行すべきと主張しています。メモリデータはローカルに留まり、メモリサブスクリプションは不要です。LLM 呼び出しは引き続き選択したプロバイダに送られます。Hermes 自体は既に mem0 や Honcho を含む8つの外部メモリプロバイダをサポートしていますが、Memory OS はそれらの公式プロバイダの1つではありません。これは Hermes に直接積み重ねられた、コミュニティ構築の独立したスタックです。データ所在地ルールがあるチームにとって、ローカルメモリストアは重要であり得ます。
強み：ファイル、セッション、事実、ベクトル、Wiki を分離した明確な階層設計。クラウドメモリサブスクリプション不要の完全ローカルインフラストラクチャ。Hermes Agent の柔軟性に合わせたプロバイダ非依存。ゲートされたソースとセッションごとの重複排除によるトークン効率的な検索。制限：新しいためコミット数が少ない。フォークした Icarus プラグインがアップストリームと互換性がない。Docker、Qdrant、Redis、ARQ Worker が必要でセットアップが重い。リコール品質、レイテンシ、トークン節約に関する公開ベンチマークがない。
重要なポイント：Memory OS はコミュニティ構築のMITライセンススタックで、Hermes Agent に6つのメモリ層を追加します。ワークスペースファイル、FTS5セッション検索、信頼スコア付き事実、フォークされたFabric、Qdrantベクトル、自動キュレーションされたLLM Wikiを組み合わせます。検索は pre_llm_call でゲート・重複排除された4ソースからのリコール、キャプチャは post_llm_call と on_session_end で実行されます。メモリインフラは完全ローカルでプロバイダ非依存ですが、LLM呼び出しは選択したプロバイダに送られます。