BHGBrain: AIエージェントのための永続メモリ

すべてのAIエージェントは、各セッションを健忘状態で開始します。昨日のアーキテクチャの決定、先週のデバッグのブレイクスルー、3スプリント前にチームが合意した命名規則 — すべて消えます。あなたが再度説明し直すか、エージェントが誤って対応します。

BHGBrainがこれを解決します。 これは、AIエージェントにセッション、ツール、チームをまたいで存続する永続的で検索可能な共有メモリを提供するオープンソースのMCPサーバーです。

仕組み

BHGBrainはAIエージェントと永続ストレージ層の間に位置します。任意のMCP互換クライアント — Claude Code、Codex、OpenClaw、Gemini — がBHGBrainに接続し、共有ナレッジベースにアクセスできます。

AI Agents (Claude / Codex / OpenClaw / Gemini)
  → MCP transport (stdio or HTTP)
    → BHGBrain server
      → Qdrant (semantic vector search)
      → SQLite (metadata, fulltext index, audit log, archive)

エージェントがメモリを保存すると、BHGBrainはそれをインテリジェントなパイプラインで処理します:

1. 正規化 — ハッシュ化の前に入力をクリーンアップして標準化し、言い換えや再フォーマットされたコンテンツ間の重複排除精度を向上させます
2. 重複排除 — SHA-256コンテンツハッシュとコサイン類似度 (しきい値: 0.92) を使用して既存のメモリと比較し、精度管理のために階層調整されたしきい値を適用します
3. 決定 — 新しいナレッジを追加するか、既存のエントリを更新するか、重複を破棄するかを判断します
4. リテンション割り当て — タイプ、重要度、呼び出し元の指定に基づき、メモリを適切なリテンション階層 (T0–T3) に割り当てます
5. 保存 — 受け入れたメモリをEmbedding、インデックス化、永続化し、将来の検索ランキングに影響する重要度スコアを付与します

エージェントがコンテキストを必要とするとき、BHGBrainはハイブリッドRRF検索でそれを提供します — Reciprocal Rank Fusionにより、セマンティック類似度 (70%) と全文マッチング (30%) を結合し、重みは設定可能です。エージェントはナレッジベース全体ではなく、関連するメモリを受け取ります。

主な機能

• 階層型リテンション (T0–T3) — メモリは意味がある限り存続します。T0 (基盤) は期限なし。T1 (組織的) は1年間。T2 (運用) は90日間。T3 (一時的) は30日間。各階層には設定可能な容量予算があります (T1: 100K、T2: 200K、T3: 200Kエントリ)。
• スライディングウィンドウTTL — すべてのアクセスで期限時計がリセットされます。使い続けられるメモリは自動的に存続し続けます。
• 自動昇格 — 5回以上アクセスされたメモリは、自動的に次のより高いリテンション階層に昇格します。価値の高いナレッジは自ら永続性を選択します。
• 期限前警告 — メモリは期限切れの7日前にフラグ付けされ、ナレッジが失われる前にエージェントや運用者が対応する時間を確保します。
• 削除前アーカイブ — 期限切れのメモリは削除前にアーカイブテーブルに書き込まれます。回復可能な記録なしに完全に破棄されることはありません。
• ハイブリッドRRF検索 — Reciprocal Rank Fusionがセマンティック (70%) と全文 (30%) の結果を単一のランキングリストに結合します。重みはクエリごとに設定可能です。
• セマンティック重複排除 — 0.92しきい値のコサイン類似度がほぼ重複を捕捉します。SHA-256チェックサムが完全な重複を捕捉します。コンテンツの正規化はハッシュ化の前に実行されるため、言い換えられた入力も正しく重複排除されます。
• 重要度スコアリング — 各メモリは0〜1の重要度スコアを持ち、検索結果のランキングに直接影響します。重要度の高いメモリが最初に表示されます。
• カテゴリ / 永続ポリシースロット — 名前付きポリシーカテゴリ (例: architecture-decisions、coding-standards、security-policies) は、TTLに関係なく常に利用可能であるべき組織的ナレッジのための永続スロットを提供します。
• エージェント間の共有メモリ — Claude CodeがあなたのAPI規約を学習し、Codexが次のセッションで自動的にそれを引き継ぎます。1つのメモリ、すべてのエージェント、ドリフトなし。
• メモリ分類 — メモリはエピソディック (イベント)、セマンティック (事実)、プロシージャル (ワークフロー) として自動的に型付けされます。
• 名前空間の分離 — 相互汚染なしにプロジェクト、チーム、クライアントを分離します。クロスカッティングな標準にはグローバル名前空間を使用できます。
• コレクション — 名前空間内で関連するメモリをグループ化します (例: api-design、infrastructure、security)。
• コンテキスト注入 — 特別なMCPリソースがセッション開始時に予算化されたコンテキストブロックを提供し、エージェントが手動でプロンプトすることなく関連ナレッジから開始できます。
• 完全なCLI — リスト、検索、カテゴリ管理、ガベージコレクション、バックアップ作成 — すべてコマンドラインから実行できます。

デフォルトでエンタープライズ対応

BHGBrainはプロトタイプではありません。初日から本番環境での使用を想定して構築されています。

対象者

• マルチエージェントワークフローを実行するチーム — Claude Code、Codex、OpenClawがすべてドリフトなしで同じプロジェクトナレッジを共有する必要がある場合。
• エンタープライズIT部門 — AIメモリのために監査トレイル、認証、セルフホストインフラストラクチャを必要とする組織。
• コンサルタントやエージェンシー — 名前空間の分離によりクライアントナレッジを分離しつつ、エンゲージメント間で内部標準を共有できます。
• ソロ開発者 — AIメモリのニーズが MEMORY.md ファイルを超えてしまった方々。

5分で始める

1. Qdrantを起動

docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 qdrant/qdrant

2. BHGBrainをインストール

git clone https://github.com/Big-Hat-Group-Inc/BHGBrain.git
cd BHGBrain && npm install && npm run build

3. APIキーを設定して実行

export OPENAI_API_KEY=sk-...
node dist/index.js

4. エージェントを接続

BHGBrainをMCPクライアント設定に追加します — Claude Desktop、OpenClaw、または任意のMCP互換ツール。これでエージェントはセッションをまたいで remember と recall できるようになります。

詳細なセットアップ、設定オプション、ブートストラップインタビュープロンプトについては、GitHubの完全なドキュメントを参照してください。

多言語ドキュメント

BHGBrainは5言語の完全なドキュメントを同梱しています:

📦 GitHub: github.com/Big-Hat-Group-Inc/BHGBrain

📖 詳細解説: BHGBrain: AIエージェントに共有可能な永続メモリを