AIエージェント向けメモリシステム「memharness」が公開——SQLiteベースで、LLM呼び出し不要の監査可能な記憶層を提供。

何が起きたか

memharnessは、AIエージェント（自分で判断して作業するAI）向けのメモリシステムで、単一のSQLiteファイルに記憶を保存します。いつ事実が世界で真実になったか（valid_from/valid_to）と、いつエージェントがそれを学んだか（tx_at）を分けて記録し、事実の修正時には古い情報を削除せず新しい情報とリンクさせる「上書きではなく継承」の仕組みを採用しています。

なぜ重要か

従来のエージェントメモリはテキストの塊（「文字列の集合」）に過ぎず、数ヶ月分の事実が蓄積するとプロンプトに全て詰め込むのが難しくなります。memharnessは「過去のある時点でエージェントは何を信じていたか」「何が変わったのか」「なぜそう信じるのか」といった監査可能な質問に答える能力を備えており、意思決定の説明責任が求められるビジネス用途で価値があるとみられます。

注目点

ストレージ層はLLMやネットワークの呼び出しを含まず、任意のSQLiteクライアントでファイルを開けます。プロジェクト例はGitHub上で実行可能（cd examples && npm install && npm run demo）で、MCP（Model Context Protocol）経由でClaudeやCursorなど複数のAIクライアントに接続できます。