LLMメモリ

概要 2026年4月に GitHub で急速に注目を集めた AI メモリシステム。LongMemEval ベンチマークで 96.6% を公表し、1週間で 45,000 スター以上を獲得した。古代の記憶術「記憶の宮殿（Method of Loci）」にインスパイアされた階層構造で会話データを管理する。MIT ライセンスのオープンソース（Python）。 アーキテクチャ：宮殿の構造 階層 役割 Wing（翼） トピックやプロジェクトをグループ化 Hall（ホール） メモリの種類を分類 Room（部屋） 特定の知識やアイデアを保持 Closet / Drawer さらに細かい情報の格納 Tunnel（トンネル） 異なる Room 間の関連を結ぶナレッジグラフ 主な技術的特徴 完全ローカル動作: SQLite + ChromaDB でローカルに永続化、外部 API 不要 MCP 対応: Claude Code、ChatGPT、Cursor など主要 AI ツールと統合可能 AAAK 圧縮: 独自の省略圧縮方式（ただし有効時はスコアが低下、後述） ベンチマークと論争 公表された「96.6%」スコアは、MemPalace の宮殿構造ではなく ChromaDB のデフォルト埋め込み（all-MiniLM-L6-v2）による Recall@5 の数値であることが指摘されている。また 100% スコアはテストセットへのオーバーフィッティング、AAAK 圧縮を有効にするとスコアは 84.2% に低下するという問題が確認された。開発チームはこれらを認め README を修正している。 導入が有効なケース 記憶の仕組みを持たない AI ツールに永続メモリを追加したい場合 複数の AI ツール間でメモリを共有したい場合 既に Claude Code の auto-memory や CLAUDE.md / MEMORY.md を活用している場合は重複する可能性が高い。 ...