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メモリ抽出
Maestroが会話から永続的なメモリを抽出 ― 事実、決定事項、好み。
概要
メモリ抽出は、osFoundryのMaestroが一時的なチャットを再利用できる知識へと変える仕組みです。会話がコンパクションされたあと、Maestroはやり取りを見直し、本当に残す価値のあるものを取り出します。明示された事実（「うちのスタックはPostgres」）、決定とその理由、個人やチームの好み、制約（「ステージングのデータベースは使わない」）、そして明示的に覚えておくよう頼んだ内容です。抽出された各メモリには種別、重要度スコア、タグが付いて保存されるため、コンテキストウィンドウが流れて消えることなく、絞り込んで取り出せます。\n\nosFoundryの内部では、抽出は安価であり、コストについて誠実であるよう作られています。コンパクションのあとにバックグラウンド（fire-and-forget）で動き、モデルを呼び出す前に、あなた自身の言葉に対して高速な顕著性チェックをかけます。明示された属性、好み、決定、「これからは」という指示など、残すべき事実が実際に取る形を探すのです。何も残すもののないやり取りはモデルに届かないため、抽出がすべてのメッセージでこっそりAPIキーを消費することはありません。実際に動くときは、memory_extractionパイプラインロール用に設定したモデルチェーンを使います。あなたがキーを持ち込むローカル、クラウド、セルフホストのどのモデルでもよく、リセラーのマークアップはありません。そのうえで重要度のしきい値が、書き込む前に価値の低い候補をふるい落とします。\n\nストレージは設計としてローカルファーストです。抽出されたメモリはまずオンデバイスのストアに渡され、local_memoriesテーブルはクラウドへ同期されません。そのあとで、アカウントがありオンラインである場合に限り、埋め込みが作られワークスペースのメモリストアへミラーされます。この順序は意図的なものです。完全にローカルまたはオフラインで動かすユーザーでも、すべてのメモリを得られます。書き込み時にはほぼ重複する事実が重複排除されます。のちにエージェントとMaestroは、セマンティック検索を通じてこれらのメモリを想起します。クエリが埋め込まれ、メモリストアと照合され、一致したものはそれぞれ引用可能なmemory://アドレスとともに返るため、どの記憶された事実が回答に効いたのかを正確に確認できます。この経路全体は差し替えも可能で、独自のmemory_extractorをバインドでき、osFoundry標準の抽出器がフォールバックとして働きます。
主な機能
- コンパクション後に、あらゆる会話から残すべきメモリを抽出します。明示された事実、決定とその理由、好み、制約、そして「これを覚えておいて」という明示的な依頼が対象です。
- モデル呼び出しの前に安価な顕著性ゲートを通すため、抽出は毎回のやり取りに課金するのではなく、残す価値がありそうなターンにだけあなた自身のAPIキーを使います。
- memory_extractionロールにはあなた自身のBYOKモデルチェーンを使います。ローカルでもクラウドでもよく、呼び出しにリセラーのマークアップはかかりません。
- ローカルファーストな保存。抽出されたメモリはまずオンデバイスのストアに書き込まれ（クラウドへ同期されません）、オフラインやアカウントなしでも残ります。
- 各メモリを重要度と種別でスコアリングし、ほぼ同一の事実を重複排除して、後からセマンティックなメモリ検索で引用可能なmemory://ソースとともに取り出せるようにします。
活用例
- コンサルティングエンジニア：クライアントがDynamoDBではなくPostgresを強く求めた理由をMaestroが覚えているため、数週間後にエージェントが決着済みの決定を蒸し返しません。
- プライバシー重視の研究者：好みやプロジェクトの事実はクラウドへ同期しないオンデバイスのメモリストアに残り、自分のキーで完全にオフラインでも使えます。
- 規約を統一するチームリード：「うちのチームはタブを好む」「マイグレーションファイルには触らない」と一度伝えれば、その制約が捕捉され、以後の作業で示されます。
よくある質問
メモリ抽出は私の会話をosFoundryのサーバーへ送りますか。
いいえ。抽出されたメモリはまずオンデバイスのストアに書き込まれ、そのローカルのメモリテーブルはクラウドへ同期されません。アカウントがありオンラインである場合に限り、メモリは追加で埋め込まれ、あなた自身のワークスペースのメモリストアへミラーされます。抽出のためのモデル呼び出し自体はあなたが持ち込んだキーで動き、osFoundryのサーバーがあなたの代わりにLLMを呼ぶことはありません。
これはメッセージのたびに高価なAI呼び出しを走らせますか。
いいえ。抽出は会話がコンパクションされたあとにのみ起こり、そのときもまず安価な顕著性ゲートが走ります。明示された好み、決定、「これを覚えておいて」という言い回しなどをメッセージから探す高速なパターンチェックです。ふつうの作業上のやり取りはモデル呼び出しの前にスキップされるため、残す価値のないターンでAPIキーに課金されることはありません。
抽出したメモリをMaestroはどう使いますか。
メモリは種別、重要度スコア、タグとともに保存され、セマンティック検索で取り出せるようになります。関連するとき、エージェントはクエリを埋め込み、メモリストアを検索し、一致した事実を引き出します。それぞれに引用可能なmemory://ソースが付くため、どの記憶した詳細が回答を形づくったかをたどれます。memory_extractionモデルはosFoundryのBYOKパイプラインロールから選びます。