4.5 KiB
id, title, category, order, keywords
| id | title | category | order | keywords | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| memory | メモリと学習 | advanced | 120 |
|
メモリと学習
エージェントは、ユーザーごとの メモリ を保持します。あなたの好み・役割・プロジェクトの文脈・参照資料を覚えておくことで、毎回ゼロから説明しなくても「あなたを理解した」状態で動けます。
メモリの構造
メモリは data/users/{userId}/memory/ 配下に置かれ、2 つの要素で構成されます。
MEMORY.md（インデックス）
エントリの一覧（description 行のリンク集）です。タスク起動時に system prompt へ自動注入されます（注入サイズには上限あり）。エージェントは、まず一覧で「何を覚えているか」を把握します。
個別エントリ（{name}.md）
1 ファイル = 1 エントリ。frontmatter（name / type / description）+ 本文の構造です。本文はインデックスには載らず、エージェントが必要に応じて ReadUserMemory で読み込みます。
メモリの 4 タイプ
| type | 用途 |
|---|---|
| user | あなた固有の好み・役割 |
| feedback | 過去のフィードバック・教訓 |
| project | プロジェクト別の文脈 |
| reference | 参照資料・外部情報 |
どう使われるか
エージェントは毎セッションで MEMORY.md のインデックスを参照し、関連しそうなエントリを ReadUserMemory で開いて作業に反映します。書き込みは UpdateUserMemory ツールで行われ、「これは覚えておくべき」と判断した内容を自動で記録します。
手動で書いたメモリは Reflection が動いていなくても確実に注入されるため、「いつも忘れられる」と感じる指示はメモリに 1 件書くのが確実です。
メモリの閲覧・編集（Settings → Memory & Learning）
Settings → メモリと学習 で管理します。2 つのパネルが縦に並びます。
メモリエントリ
- 既存エントリの一覧（name・type バッジ・概要・本文プレビュー）
- + 新しいエントリ で追加。編集モーダルで以下を入力:
- 名前（新規時のみ。英数字・ハイフン・アンダースコア）
- 概要（一覧に出る 1 行説明）
- タイプ（user / feedback / project / reference）
- 本文（Markdown またはプレーンテキスト）
- 各行の 編集 / 削除 ボタンで更新
メモリは User Folder の memory/ タブからは閲覧のみで、編集はこの画面で行います（→「User Folder」）。
Reflection タイムライン
自動学習（Reflection）の実行履歴です。各行を展開すると、推論・変更前後の差分・revert コントロールを確認できます。
- バッジ:
N mem（メモリ変更数）/piece（piece 編集あり）/ 結果（適用済み・一部適用・学習なし・却下・失敗） - revert: 気に入らない変更はスナップショット単位で変更前に戻せる
- 下部に 30 日間のサマリ（合計実行回数・適用率・学習なし率・Tokens・Piece 編集数）
Reflection との関係
メモリエントリは、手動だけでなく Reflection（自動学習） によっても追加・更新されます。タスク完了後に専用ワーカーが振り返り、メモリ更新を提案します。完全自動 apply はデフォルト OFF です。
仕組み・有効化・rejection の詳細は「自動学習（Reflection）」を参照してください。
メモリと AGENTS.md の使い分け
User Folder の AGENTS.md（→「User Folder」）は全文が毎回注入される固定の恒久指示、メモリはインデックスのみ注入し本文は必要時に読む構造です。
- AGENTS.md: 短く要約された必須ルール・トーン・出力フォーマットの好み
- メモリ: 個別の人物・プロジェクト・経験的に得た知見（数を増やせる）
TIP
「いつも忘れられる」と感じたら、その情報を 1 件メモリに書いて 2〜3 回タスクを回す。手動メモリは Reflection の有無に関わらず確実に注入される。
メモリが増えすぎてインデックスが肥大化したら、不要なエントリは削除する。注入トークンの節約になる。