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大規模言語モデルAIコーディングオープンソースAIZenn AI/ML掲載日時: 2026年11月1日 6:00

HindsightをClaudeに接続

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HindsightをClaudeに接続

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    OSSの記憶システムHindsight(vectorize-io、MITライセンス)をDocker経由で素のClaude APIエージェントに接続し、過去の文脈をシステムプロンプトに呼び出してやり取りを保持した。

  2. なぜ重要か

    recallとretainのループにより、再起動したエージェントはゼロからではなく同じ保存済み文脈を引き継げる。この点を2つの別プロセスにまたがって実演している。

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背景と解説

このウォークスルーは問題を具体的に描く。Claude APIエージェントのプロセスが終わると、築いた文脈は消え、次のセッションは初対面から始まる。RAGでドキュメントを検索するのとは別物で、保存されるのはユーザーの好みや過去に失敗したアプローチを含むエージェント自身の経験だという。提案される進め方は、Postgresとpgvectorのスキーマやretain/recallのロジックを自作するのではなく、まず既製品を試し、足りない部分だけを作ること。

Hindsightの構造が、筆者の説明における差別化点だ。記憶を世界の事実、経験、観察、メンタルモデルに分け、操作はretain、recall、reflectの3つだけ。reflect層がより単純な記憶ストアとの違いとされ、蓄積した経験を高次の理解に変えられる。v0.10.1のリリースノートにはコーディングエージェント向けの自動reflect予算上限の修正もあり、reflectを頻繁に走らせるとLLM呼び出しコストが積み上がるという注意も添えられている。

実践的な教訓は機能ではなく運用にある。記憶はbank_idで分離され、ユーザーIDやプロジェクトIDを前提に最初から設計すれば権限分離も兼ねられる。日次cronでreflectを回すと個々のQ&Aをメンタルモデルの記憶に統合できるが、頻度が高すぎるとコストが増える。本番ではまずbank_idによる権限分離とreflectの実行頻度の2点を決めるべきだという。

よくある質問
Hindsightは具体的に何をするのか?
retain呼び出しでエージェントの記憶を保存し、recallで検索し、reflectでより高次のメンタルモデルを構築する。記憶を世界の事実、経験、観察、メンタルモデルに構造化すると説明されている。
どうやって動かすのか?
サーバーはDockerコマンド1つで起動し、REST API用にポート8888、管理用にポート9999を公開する。エージェント自体がClaudeで動いていても、Hindsight側は別のLLMプロバイダーのキーを使える。
実際に何がうまくいかなかったのか?
recallが空配列を返すことがあり、その空の結果をシステムプロンプトに注入するとClaudeが混乱するという。固定のbank_idを使うと複数ユーザーの記憶が混ざり、生の会話ログを保持するとreflect実行前は検索ノイズが増える。
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