TencentがTencentDB Agent Memoryをオープンソース化：AIエージェント向け4層ローカルメモリパイプライン
Tencentは、AIエージェント向けの完全ローカルメモリシステム「TencentDB Agent Memory」をMITライセンスでオープンソース化しました。このプロジェクトは、冗長なツールログをコンパクトなMermaidタスクキャンバスにオフロードするシンボリック短期メモリと、4層の長期メモリピラミッド（L0会話→L1原子→L2シナリオ→L3ペルソナ）を組み合わせたものです。OpenClawプラグインおよびHermes Dockerイメージとして提供され、デフォルトでローカルのSQLite+sqlite-vec上で動作し、ハイブリッドBM25+ベクトル検索とRRF融合を使用します。Tencent独自のベンチマークでは、OpenClawとの統合によりWideSearchでトークン削減61.38％、通過率向上51.52％、PersonaMem精度が48％から76％に向上したと報告されています。
Tencentは、AIエージェント向けのメモリシステム「TencentDB Agent Memory」をオープンソースとして公開しました。MITライセンスのもとで提供されるこのプロジェクトは、長期間にわたるエージェントタスクにおけるコンテキストの肥大化とリコール失敗という課題に取り組みます。シンボリック短期メモリと階層化長期メモリを組み合わせることで、効率的でトレーサブルなメモリ管理を実現します。
現在のメモリスタックの多くはデータを断片化してフラットなベクトルストアに格納するため、リコールは断片間の盲目的な類似性検索に陥り、マクロレベルのガイダンスが欠如しています。TencentDB Agent Memoryは、4層のセマンティックピラミッドを構築します：L0会話（生の対話）、L1原子（原子的な事実）、L2シナリオ（シーンブロック）、L3ペルソナ（ユーザープロファイル）。ペルソナ層は日常の嗜好を保持し、最初にクエリされます。システムは詳細が必要な場合にのみ原子または会話層にドリルダウンします。下位層は証拠を保持し、上位層は構造を保持します。ストレージは異種混合で、事実、ログ、トレースはデータベースに永続化され全文検索に対応します。ペルソナ、シーン、キャンバスは人間可読なMarkdownファイルとして保存され、~/.openclaw/memory-tdai/に配置されます。
シンボリック短期メモリに関して、長時間タスクでは冗長なツールログ、検索結果、コード、エラートレースが多くのトークンを消費します。TencentDB Agent Memoryは、コンテキストオフロードとシンボリックメモリを組み合わせて対処します。完全なツールログは外部ファイル（refs/*.md）にオフロードされ、状態遷移は軽量なタスクキャンバス内でMermaid構文でエンコードされます。エージェントはコンテキストウィンドウ内でシンボルグラフを推論し、生テキストが必要な場合はnode_idをgrepして対応するファイルを取得します。Tencentの開発チームはこれを、トップレベルのシンボルからミドルレベルのインデックス、ボトムレベルの生テキストへの決定論的なドリルダウンと表現しています。
ベンチマーク結果は顕著です。WideSearchでは、プラグイン統合によりパスレートが33％から50％に向上（相対改善51.52％）、トークン消費は221.31Mから85.64Mに削減（61.38％減）しました。SWE-benchでは成功率が58.4％から64.2％に、トークンは3474.1Mから2375.4Mに（33.09％減）。AA-LCRでは成功率が44.0％から47.5％に、トークンは112.0Mから77.3Mに（30.98％減）。長期間メモリでは、PersonaMemの精度が48％から76％に向上しました。これらの数値はTencent独自の評価によるものです。
検索はデフォルトでハイブリッド戦略を採用します。BM25キーワード検索とベクトル埋め込みを組み合わせ、Reciprocal Rank Fusion（RRF）で融合します。開発者は設定フィールドを介して純粋なキーワードモードまたは埋め込みモードに切り替えることができます。BM25トークナイザーは中国語（jieba）と英語に対応しています。デフォルトでは5ターンごとにL1メモリ抽出がトリガーされ、50件の新しいメモリごとにユーザーペルソナが生成されます。リコールはデフォルトで5項目を返し、タイムアウトは5秒で、タイムアウト時は会話をブロックせずに注入をスキップします。
OpenClaw統合は単一のnpmパッケージ（@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb）として提供され、Node.js 22.16以上が必要です。有効化は1つの設定フラグで完了し、プラグインが会話キャプチャ、メモリ抽出、シーン集約、ペルソナ生成、リコールを自動処理します。Hermes向けには、エージェント、プラグイン、TDAIメモリゲートウェイをバンドルしたDockerイメージが提供されます。デフォルトモデルはTencent CloudのDeepSeek-V3.2で、MODEL_PROVIDER=customフラグにより任意のOpenAI互換エンドポイントを使用できます。セッション中、エージェントには2つのツール（tdai_memory_searchとtdai_conversation_search）が公開され、トレースバック用のnode_idとresult_refを含む参照を返します。オプションとして、ローカルSQLiteの代替にTencent Cloud Vector Database（TCVDB）バックエンドも利用可能です。
TencentDB Agent Memoryは、革新的な階層化メモリアーキテクチャとシンボリック短期メモリにより、長周期タスクにおけるトークン消費を大幅に削減し、エージェントのパフォーマンスを向上させる、完全ローカルでデプロイ可能なオープンソースソリューションを提供します。