Mem0、AIエージェントに記憶を与えるオープンソース【2026】

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Mem0: AIエージェントに長期記憶を付与する

  • GitHub Stars: 46,900+
  • 言語: Python (66.4%), TypeScript (20.7%)
  • ライセンス: Apache 2.0

このプロジェクトが注目される理由

Mem0は、AIエージェントに長期記憶を付与するオープンソースのメモリレイヤーである。LLMは会話が終わるとコンテキストを忘れてしまうが、Mem0がこの問題を解決する。[GitHub]

LOCOMOベンチマークにおいて、OpenAI Memoryと比較して26%高い精度を記録した。[Mem0 Research] 応答速度は91%速く、トークン消費量は90%削減された。

主要な機能3つ

  • 多層メモリ: ユーザー、セッション、エージェント単位で記憶を分離して保存する。
  • ハイブリッド検索: ベクトルとグラフ検索を組み合わせた。25以上のベクトルDBをサポートする。[Mem0 Docs]
  • LLM自動整理: 事実抽出、衝突解決、メモリのマージをLLMが処理する。

クイックスタート

# Python
pip install mem0ai

# JavaScript
npm install mem0ai

基本的なLLMはOpenAI gpt-4.1-nanoである。Anthropic、Ollamaなどに変更可能である。

どのような用途に適しているか

顧客サポートチャットボットに適用すると、以前の問い合わせを記憶する。ヘルスケアでは、患者の履歴追跡に利用できる。Netflix、Lemonadeのような企業がすでに導入している。[Mem0]

Y Combinator出身であり、2,400万ドルの投資を誘致した。[YC]

注意点

  • セルフホスティングの場合、ベクトルDBの設定が必要である。インフラの経験がない場合は、クラウドが便利である。
  • v1.0.3が最新である。プロダクション適用前に十分にテストする必要がある。

よくある質問 (FAQ)

Q: Mem0と一般的なRAGの違いは何か？

A: 一般的なRAGはドキュメントを検索してコンテキストを提供するが、Mem0は会話から事実を自動抽出し、衝突を解決し、記憶を更新する。ベクトルとグラフ検索を組み合わせて、より正確なコンテキストを提供し、ユーザー別のメモリを分離管理できる点が異なる。

Q: どのようなLLMと互換性があるか？

A: OpenAI、Anthropic、Ollamaなど50以上のLLMプロバイダーと互換性がある。デフォルトはOpenAI gpt-4.1-nanoだが、設定で変更可能である。ベクトルDBはQdrant、Pinecone、ChromaDBなど25以上をサポートする。

Q: 無料で使用できるか？

A: オープンソースバージョンはApache 2.0ライセンスで完全無料である。直接インフラを構築する必要がある。管理型クラウドプラットフォームもあり、別途料金プランが適用される。小規模プロジェクトであればオープンソースで十分である。

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参考文献

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