Mem0: AIエージェントのメモリレイヤーにおける3つの核心
- GitHub Stars: 46,900+
- 言語: Python, TypeScript
- ライセンス: Apache-2.0
LLMの記憶力問題を解決するオープンソース
Mem0は、AIエージェントに持続的な記憶を付与するメモリレイヤーである。LLMは、対話が終了すると文脈を忘れてしまう。Mem0はこの問題を解決する。[GitHub]
ベクトルDB、キー-バリューDB、グラフDBを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャが核心である。関連性と最新性に基づいて、最も有用な文脈のみを呼び出す。[Mem0 Docs]
何ができるのか?
- ユーザーメモリ: すべての対話にわたって好みが維持される。
- セッションメモリ: 単一の対話内の文脈を追跡する。
- エージェントメモリ: AIエージェントのインスタンスごとの情報を保存する。
- マルチプラットフォームSDK: PythonとNode.jsの両方をサポートする。
クイックスタート
# Pythonのインストール
pip install mem0ai
# Node.jsのインストール
npm install mem0ai
性能と投資状況
LOCOMOベンチマークにおいて、OpenAI Memoryと比較して、正確度26%向上、応答速度91%改善、トークン使用量90%削減を発表した。[Mem0 公式]
2025年10月にシリーズAで2,400万ドルを調達した。Y Combinator S24出身である。[TechCrunch]
どこに使うと良いか?
顧客サポートチャットボットで、以前の問い合わせ履歴を記憶することが代表的な事例である。LangChain、CrewAIなど20以上のフレームワークと統合される。AWS Agent SDKの公式メモリプロバイダーに選定された。
注意点
- 基本LLMとしてOpenAI gpt-4.1-nanoを使用する。交換可能だが設定が必要である。
- セルフホスティングの場合、DBインフラを直接管理する必要がある。
- v1.0.0段階であるため、API変更の可能性がある。
よくある質問 (FAQ)
Q: Mem0は無料か?
A: オープンソースバージョンはApache-2.0で無料である。管理型クラウドはapp.mem0.aiで無料プランから開始できる。有料プランはAPI呼び出し量によって価格が異なる。
Q: LangChainにMem0を追加するには?
A: 公式統合をサポートする。mem0aiパッケージインストール後、Memoryオブジェクトを生成し、addメソッドで対話を保存すればよい。LangGraph統合もサポートする。
Q: Mem0とRAGの違いは?
A: RAGは外部ドキュメント検索である。Mem0は相互作用から事実と好みを自動抽出して保存し、古い情報を更新するメモリ管理システムである。
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参考文献
- Mem0 GitHubリポジトリ – GitHub
- Mem0 公式ドキュメント – Mem0 (2026-02-03)
- Mem0 シリーズAファンディングのニュース – TechCrunch (2025-10-28)
- Mem0 公式サイト – Mem0