Wikiメモリ

ハリソンの「In the Loop」

Wikiメモリ

2026年6月30日

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エージェントを作成する

エージェントのメモリはまだ初期段階であり、標準はほとんどありません。「メモリ」は人によって意味が異なります。しかし、共通のパターンが現れています：Wikiメモリです。

アイデアは単純です：エージェントを使用して、生のソースデータをコンパクトで永続的、エージェントが読み取り可能な知識層に変換します。

なぜWikiか？

生データには多くの知識が含まれていますが、それを直接エージェントに公開するのは非効率なことがよくあります。ログ、メモ、コード、ドキュメント、実験、Slackスレッド、トランスクリプトはノイズが多く、サイズが大きすぎます。そのため、代わりにそのデータに対してプロセスを実行し、より密度の高い表現に変換します。

これは基本的なRAGとは異なります。RAGは通常、クエリ時に生のチャンクを検索します。Wikiは高レベルの合成を事前計算して維持するため、エージェントは毎回構造を再発見する必要がありません。

この欲求はほぼどこにでも存在します。調査会社の友人と話したとき、彼は研究者の頭の中にあるすべての知識について話しました。彼は「彼らの脳をクローン」して、もし彼らが去っても知識が会社に残るようにしたいと考えていました。彼は、彼らが行った実験、書いたメモ、取った行動を見ることで、この「脳のクローン」を近似できることを望んでいました。

Wikiはそのための実用的な方法の一つです：すべてを保存するのではなく、重要なものを再利用可能な知識ベースに圧縮します。

「Wiki」とは？

Wikiは、エージェントが維持するデータ構造であり、ソース知識をエージェントに優しい方法で表現します。

実際には、これは多くの場合、ソースマテリアルに対してエージェントを実行し、将来のエージェントがドメインをより速く理解できるようにするファイルのセットを作成するように依頼することを意味します。

重要なのは、文字通りWikipediaのように見えることではありません。重要なのは、それが永続的で、構造化され、検査可能で、時間の経過とともに更新されることです。

Wikiの例

CognitionのDeepWikiは、私が覚えている最初の例だと思います。DeepWikiはGitHubリポジトリのAI生成ドキュメントを作成します。これは、人間とコーディングエージェントにコードベースの高レベルのメンタルマップを提供し、理解とナビゲーションを容易にすることを目的としています。

Karpathyは最近、彼が「LLM Wiki」または「LLM知識ベース」と呼ぶものについて書きました。これは同じパターンのより一般的な形式です：コードだけでなく、任意のソースファイルに対して機能します。彼のフレーミングは、LLMがユーザーと生のソースの間にある永続的なマークダウンWikiを段階的に構築し維持するというものです。

FactoryはAutoWikiをDeepWikiと同様の製品として立ち上げました。AutoWikiはコードベースを分析し、リポジトリの変更に応じて最新の状態を保つ構造化されたブラウズ可能なドキュメントを生成します。

このパターンは、LangMem、Letta、Mem0、Zepなどのメモリシステムにも隣接しています。これらのシステムはより広範なエージェントメモリ問題に取り組んでいますが、Wikiメモリは最も単純な基盤であるファイルを使用することが多い点で注目に値します。

あらゆるドメインのためのWiki

すべてのドメインには、作成する価値のある知識ベースが存在すると私は主張します。この知識ベースは単なる生データではありません。それは生データのインテリジェントに圧縮されたバージョンです。

ここには多くの未解決の質問があります：

生データは何か？

圧縮データに最適な形式は何か？

データはどのように圧縮されるべきか？

圧縮表現はどのように最新の状態に保たれるべきか？

いくつかの共通の答えが見え始めています：

生データは何か？→ エージェントが読み取ったりアクセスできるものすべて

圧縮データに最適な形式は何か？→ ファイル

データを圧縮する方法は？→ エージェント

メンテナンス方法は？→ エージェント

ファイルは、検査可能、編集可能、バージョン管理可能、そしてエージェントが読み書きしやすいため魅力的です。

Wikiはメモリのすべてではありません。持続的なドメイン知識に最適であり、短期的な会話状態、ユーザー設定、高頻度イベントログには適していません。しかし、多くのドメインにおいて、Wikiメモリは私たちが持つ最もシンプルで便利な長期メモリパターンかもしれません。

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