memU Japan

「常に動いている（Always-on）」ことこそが、プロアクティブなエージェントの本質である。そして、そのプロアクティブ性を支えるのがメモリだ。 メモリを持つことで、エージェントはもはや汎用的な存在ではなくなる。 それはユーザー一人ひとりに最適化された、 「その人らしさ」に基づいて振る舞う存在へと変化する。 ユーザーの意図に基づくプロアクティブなエージェントは、 次のようにして生まれる。 👉 memu.bot コマンドを出す前から、過去の行動、習慣、文脈をもとに、どのような支援が必要かを先回りして判断できる。 待機するだけの存在ではない。 24 時間稼働し、観察し、記憶し、行動するプロセス。 memUbot は、その未来に向けた私たちの試みである。チャットボックスの中に閉じない、常に動き続けるプロアクティブなエージェント。

memU botを正式にオープンソース化しました。 これは、単に命令を待つだけのチャットボットではありません。ユーザーを理解し、記憶し、徐々にその働き方に適応していく、積極的なアシスタントです。 ローカル環境で動作します。memUメモリフレームワーク上に構築されています。 GitHub 👉 github.com/NevaMind-AI/me… ご自由に探索、試用、フィードバックの共有をお願いいたします。共に改善にご協力いただければ幸いです。

最も困難であったのは、アーキテクチャの構築ではなく、記憶と検索が同義ではないことを人々に理解させることであった。 RAGは文書を検索するに過ぎない。記憶は関係性を理解する。何が変化したのか、何が重要なのか、そして質問される前に何を提示すべきかを把握するのである。

これこそが、MemUのアーキテクチャの根底にある思想である。 我々は、より大きなコンテキストウィンドウを追求するのではなく、デュアルモード検索を構築した。 - 「これは何を意味するのか？」に対するセマンティック検索 - 「何が何に繋がっているのか？」に対する構造化メモリグラフ 常時稼働。7x24体制。

最新の研究によれば、100万トークンのコンテキストウィンドウを有するLLMであっても、十分な記憶能力を有していないことが示唆される。 「最大有効コンテキストウィンドウ」は、しばしば公称値よりも99%以上小さい場合がある。バッファの拡張は、記憶問題の解決策とはならない。 この事実は、MemUにおける我々の開発全てを方向付けるものである。

hello world

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #07 🆘 Crisis Memory Bridge（クライシス・メモリー・ブリッジ） 👨‍💻 Engineer：Ishaq Ibrahim 👉linkedin.com/in/ishaq-ibrah… 🔗 GitHub github.com/Gentle-mann/cr… 🌐 Live Demo web-production-b1d2c.up.railway.app 🌟 プロジェクト概要 Crisis Memory Bridge は、 **危機相談ホットライン向けの“記憶レイヤー”**です。 相談者が再び電話をかけたとき、 担当ボランティアが変わっていても、 ・トリガー ・有効だった対応 ・リスクレベル ・安全計画 ・セッション履歴 といった文脈を引き継ぐことができます。 「もう一度、最初から話さなくていい」 それを実現する仕組みです。 🧠 ハイブリッド・メモリアーキテクチャ 本プロジェクトは、 ✔ Claude による構造化抽出（JSON保存） ✔ memU によるセマンティック補完レイヤー を組み合わせたハイブリッド構成。 セッション開始時には、 両方の記憶を統合したブリーフィングを生成。 構造化データだけでは拾いきれない “文脈”や“ニュアンス”を memU が補完します。 ✨ 主な機能 ・リアルタイム文脈抽出（サイドバー表示） ・セッション間差分表示（NEW / ESCALATED / WORKED） ・リスクエスカレーション警告 ・ボランティア向けコーチング & 技術スコア ・スーパーバイザーダッシュボード ・EN / JA i18n 対応 ・音声入力 / 会話エクスポート FastAPI + Vanilla JS Claude Sonnet 4.5 memU Cloud API v3 実装面でも非常に完成度の高い構成です。 🎯 解決する課題 日本の危機ホットライン（いのちの電話等）は 年間約70万件の相談を扱っています。 しかし、 担当者が変わると文脈はゼロから。 相談者は毎回トラウマを説明し直さなければならない。 ・再トラウマ化 ・評価時間の浪費 ・リスク変化の見逃し ・ボランティア疲弊 Crisis Memory Bridge は、 人が変わってもケアが連続する仕組みを提示しました。 🌍 応用可能性 この「ハンドオフ時の記憶レイヤー」パターンは、 ・医療（看護シフト交代） ・カスタマーサポート ・ケースワーカー業務 ・難民支援 など、あらゆる業界に拡張可能。 人の交代による文脈断絶という 普遍的問題へのアプローチです。 🧠 このプロジェクトが示したもの memU の長期記憶は、 単なる便利機能ではなく、 人間のケアの連続性を支えるインフラになり得る。 Different volunteer. Full context. No re-traumatization. 非常に思想性と社会的意義の高いプロジェクトでした。 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #06 📈 MemUTrader 👨‍💻 Engineer：theMistletoe @mot0aki 🔗 GitHub github.com/theMistletoe/M… 🎥 紹介動画 youtu.be/MCZhagvqd28 🌟 プロジェクト概要 MemUTrader は、 “記憶を共有し、進化させる投資判断プラットフォーム” です。 ユーザーは： ✔ 特定の投資対象（例：USD/JPYなど）に関する判断材料を入力・記憶 ✔ 記憶内容をもとにAIへ投資判断を依頼 ✔ 他者の記憶を活用して判断を生成 ✔ AIの判断結果を評価・ランク付け さらに、優秀な記憶が活用された場合、 その記憶の所有者へマージンが還元される設計。 記憶が価値となり、循環するエコシステムを目指しています。 ✨ 解決する課題 投資判断の根拠は往々にしてブラックボックス化しがちです。 ・どの情報を元に判断しているのか ・誰の視点が反映されているのか ・どの前提に基づいているのか MemUTrader は、 判断の背後にある“記憶”を可視化・評価可能にすることで、 透明性のある意思決定と、 集合知による進化を実現します。 🧠 このプロジェクトが示した可能性 memU の長期記憶は、 ・個人の知見を蓄積するだけでなく ・他者と共有し ・評価され ・報酬へと変換される つまり、「記憶のマーケット」 を構築できる可能性。 より良い記憶が選ばれ、 多様性を持ちながら進化していく。 投資領域における、 記憶ベース意思決定の新しい形を提示したプロジェクトでした。 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #05 🧠 自分専門のAI秘書 👨‍💻 Engineer：中島さん@ryoma_nakajima 🎥 デモ動画 drive.google.com/file/d/1jueKrq… 🌟 プロジェクト概要 「毎回 skills を読み込むのが面倒。」 その課題から生まれたのが、 自分専用のAI秘書エージェント です。 TRAE のエージェント機能を活用し、 必要な skills を自動で読み込む設計にすることで、 プロンプトを毎回書き直す手間を削減。 より自然に“自分専用”として動くAIを実現しました。 ✨ 解決する課題 ✔ 自分のタスク管理を一元化 ✔ 日記のように過去の記録を蓄積 ✔ 継続的な自己ログの管理 まさに、 「究極の秘書が目の前にいる」感覚。 単発のチャットではなく、 自分の履歴を踏まえて動く存在へ。 🧠 このプロジェクトが示した可能性 多くの人が感じている問題： ・プロンプトを毎回書き直す非効率 ・過去情報が文脈として活きない ・AIが“自分仕様”にならない このプロジェクトは、 「記憶させることで、秘書に進化するAI」 という方向性を示しました。 AIがタスクを管理し、 過去を覚え、 日々の積み重ねを支える存在になる。 個人開発者にとっても実用性の高いプロダクトでした。 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #04 🧠 日記をつけるだけで自己分析するAIポートフォリオエージェント 👨‍💻 Engineer：増岡さん 🎥 紹介動画 youtu.be/IBgardTe7lA 🔗 GitHub github.com/kikurageoisii/… 🌟 プロジェクトのコンセプト 「日記を書くだけで、自己分析ができる。」 このプロジェクトは、 ユーザーの日記をAIが読み取り、記憶し、 性格・気分・好みを長期的に学習し続ける “個人ポートフォリオ型AIエージェント” を目指しています。 ✨ 何ができるのか？ ✔ ログイン制の個人専用AIサイト ✔ 日記を入力するだけで自動解析 ✔ mood・感情タグ・出来事タグを抽出 ✔ 好き/嫌い、興味、性格傾向を推測 そして最大の特徴は―― 🧠 memUによる「長期学習」 memUの階層型メモリ構造を活用し、 ・表面的な感情 ・行動パターン ・長期的な人格特性 を分離しながら継続的に学習。 一度の入力で決めつけるのではなく、 時間とともに精度を上げていく設計です。 📊 可視化ダッシュボード 蓄積された記憶から、 ・気分変化グラフ ・タグクラウド ・興味・回避傾向の可視化 ・長期的な性格まとめ を自動生成。 「AIが自分をどう理解しているか」が見える体験を提供します。 🤖 AIパーソナルコンシェルジュへ さらに、AIはユーザーの状態に応じて： ・今日の過ごし方 ・今週の方針 ・準備すべきこと をパーソナライズ提案。 日記を続けるほど、 AIはあなたを深く理解し続けます。 🧠 このプロジェクトが示した可能性 多くの人が抱える課題： ・自分を客観視できない ・強み/弱みを言語化できない ・性格傾向を説明できない memUによる長期記憶は、 単なるログ保存ではなく、 「あなたらしさ」を言語化するAI基盤 になり得ることを示しました。 AIが過去を覚えると、 自己理解のインフラになる。 非常に完成度の高い思想的プロジェクトでした。 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #03 🧠 AmiBuddy：宿題を「親友」に変えるAI 👨‍💻 Engineer：mongonsh @mungunshagaitb 🔗 GitHub github.com/mongonsh/amibu… 🎥 デモ動画 youtu.be/QcsDyxEWHzc?fe… 🌟 プロジェクトの背景 「宿題の時間が、少し寂しくて退屈そう。」 開発者の娘さん（小学1年生）がきっかけで生まれたプロジェクトです。 「大好きな“絵”が、自分を応援してくれる相棒になったら？」 その想いから誕生したのが AmiBuddy。 ※ロゴは実際に娘さんが描いたイラストを使用 🎨 ✨ AmiBuddyでできること ✔ 描いたキャラクターが“動き出す” Gemini Vision が子供の絵を理解し、キャラクター化 ✔ 褒めて伸ばすリアルタイムサポート ElevenLabs の日本語音声で宿題を応援 ✔ 絆を記憶する memU によるエージェントメモリで、 過去の会話や努力を継続的に記憶 単なるチャットAIではなく、 時間とともに関係性を育てるAI を目指しています。 🛠 実装情報 ・React Native によるモバイルアプリ ・現時点では未デプロイ（Web版は今後公開予定） 現在はデモ動画をご覧いただけます 🎬 🧠 このプロジェクトが示した可能性 教育 × 長期記憶。 ・子供の成長履歴を覚える ・努力を継続的に認識する ・「昨日の自分」とつながる AIが“応答する存在”から “伴走する存在”へ変わる瞬間を感じさせる作品でした。 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #02 🧠 Travel Planner with Memory 👨‍💻 Engineer：吉無田祐(Yu Yoshimuta) 👉linkedin.com/in/yu-yoshi/ 🚀 どんなプロジェクト？ 「今週末からイギリスへ行く」という実体験から生まれた、 予定や興味に応じて旅行プランを提案するAIツール 🇬🇧 その時々の気分や関心に合わせて、 柔軟にプランを組み替えられる設計になっています。 🔗 GitHub github.com/my-name-is-yu/… 💡 プロジェクトの特徴 NotebookLM を参考にしたUI設計： ・左側：行きたい場所をストック ・右側：チャットで相談 ・ストック済み候補を参照してプランを提案 単なるQ&Aではなく、 蓄積した候補地を文脈として活用する旅行アシスタントです。 🧠 memU の活用ポイント 特に面白かったのが、memU の「忘却」機能。 ユーザーが 「やっぱりここは行かなくていいかも」 と判断した場合、 その意図を汲み取り、 候補地（ソース）から自動的に削除。 つまり、 ✔ 記憶するだけでなく ✔ 文脈に応じて“忘れる” という、人間らしいメモリ挙動を実装しています。 まだ未完成ながら、 旅行 × 長期記憶 × 意図理解 の可能性を感じさせるプロジェクト。 「過去の選択」を踏まえて未来を提案する—— まさに今回のテーマに沿った実装でした。 #memU #Hackathon #VibeCoding #Agent #AITravel #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

🔥 Vibe Coding with Memory Hackathon 成果紹介 #01 🧠 Crypto Cycle Analysis 👨‍💻 Engineer：JW 🚀 どんなプロジェクト？ 暗号資産市場の「周期性」に着目し、 トークンの動向を分析・可視化するアプリケーション。 市場の変動を単なる価格推移ではなく、 構造的なサイクルとして捉えることを目指したプロジェクトです。 🔗 Demo cryptocycleanalysis.streamlit.app 💡 解決しようとした課題 ・どのトークンを分析対象にすべきか？ ・市場の周期性はどのように可視化できるか？ ・複数指標をどう比較すれば意味のある洞察になるか？ 暗号資産分析における「軸の不明確さ」に対し、 構造的な分析フレームを提示する試みです。 本バージョンはドラフト版として、 主要機能の全体像整理と基本要件定義にフォーカス。 今後は： ・Top20 定義やフィルタリング基準の精緻化 ・指標追加と周期分析ロジックの強化 ・UI/UX の改善 を予定しています。 ✨ 市場を「価格」ではなく「サイクル」で見る。 今回のハッカソンを通じて生まれた 分析フレームの今後の進化にも期待です。

2/7 に開催した Vibe Coding with Memory Hackathon にご参加いただいた皆さま、 改めて本当にありがとうございました 🙏 当日は東京では珍しい大雪となりましたが、 そのような中でも会場まで足を運んでくださり、 心から感謝しています。 ハッカソンを通して、 memU が 個人開発・開発支援・業務効率化・Agent設計 など さまざまな領域で活用できる可能性を持っていることを、 私たち自身も改めて実感しました。 「長期記憶を持つ AI Agent」が 今後どのように実用へと広がっていくのか。 その第一歩を、参加者の皆さんと一緒に形にできたことを とても嬉しく思っています。 TRAE @Trae_ai / memU @memU_ai / Work≠Build @wnb_community /WaytoAGI @WaytoAGI そして参加者・審査員・運営の皆さまへ、改めて感謝を。 また次の機会でお会いできるのを楽しみにしています 🙌 #memU #TRAE #WnB #WaytoAGI #Hackathon #AIエージェント

ご連絡ありがとうございます！ memU の長期記憶が動作していないとのことですが、まず一点ご確認いただきたい点がございます。 memU の API Key は トークン課金制 となっております。 そのため、 1️⃣ API Key に残高（チャージ）はございますでしょうか？ 2️⃣ 発行されたキーが有効な状態になっているかご確認いただけますでしょうか？ 残高が不足している場合や、無効なキーの場合は、 記憶保存処理が正常に実行されず、スレッドを変更すると記憶が保持されない状態になります。 それでも解決しない場合は、DMでエラーログやコンソール出力の内容を共有いただければ、こちらでも確認いたします。 引き続きよろしくお願いいたします 🙏

@memU_JP @openclaw @memU_JP 早速使ってるんですが、memUのAPIキー設定しても長期記憶使ってる様な感じがないです。スレッド変えると全て忘れます。何か設定が足りないのでしょうか？

🚀 1分で使い始められる、“ちゃんと仕事してくれるAI社畜”。 正直に言うと、@OpenClaw は エンジニア向けで、コードに慣れてない人にはあまり向いていません。 memU bot はここが違います： ✅ ダウンロードしてすぐ使える（本当に1分） ✅ プロンプト待ちじゃない、意図ベースで動く24/7のプロアクティブAIアシスタント ✅ ローカル優先で安全、しかも LLMのトークンコストもかなり節約 ツールをつなぎ合わせたり、設定やコードに時間を使うのはもうやめて、 最初からちゃんと働いてくれる「AI社畜」を使いませんか？ 👉 memu.bot

@kibake_chan よし、受けて立ちます。 ただしこちらはmemU搭載モードです🧠🔥

これ出ます。デュエルしようぜ

@ryoma_nakajima @MD77SH @Trae_ai ご参加いただき、ありがとうございます！どうぞよろしくお願いいたします！

@MD77SH @memU_JP @Trae_ai ありがとうございます！ memUは可能性ありすぎてワクワクが止まりません😆 今後ともよろしくお願いします🙇‍♂️

開発者向けAIハッカソン @memU_JP x @Trae_ai 『優秀賞』いただきました🔥 今回のテーマは 「長期記憶AIエージェント構築」 Trae と memUのコラボを意識したところがポイントです 誰でも作れるように TraeのAIエージェントをフル活用！ ノウハウ全部共有しちゃいます