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ReMe:エージェントのためのメモリ管理キット - Remember Me, Refine Me。
概要
会話やリソースを読みやすく、編集可能で検索可能なMarkdownメモリに変換するエージェントメモリ層です。 以前のバージョン:0.3.x ·0.2.x ·メモリスコープ 🧠 ReMeは、 のローカルファーストメモリ層です。会話やリソースをファイルベースの長期記憶に変換し、その記憶を継続的にインデックス化、リンク、統合して将来の記憶に備えます。 - : フロントマターやウィキリンクを含むマークダウンファイルは、ユーザーとエージェントの両方が直接読み書きできるメモリノードとして機能します。- : Auto Memory、Auto Resource、Auto Dreamは、会話やリソースを段階的に長期記憶に変換し、ウィキリンク関係を自動的に構築します。- : ReMeはウィキリンク、BM25、埋め込みを組み合わせ、キーワードマッチング、意味的想起、関係拡大をハイブリッドに取得します。- : SKILL.md + CLI統合により、異なるエージェントがメモリの読み取り、書き込み、維持、再利用を簡単に行えます。
概要（AI 翻訳）
AIエージェントのためのローカルファーストで自己進化する個人知識ベース。
以前のバージョン:0.3.x · 0.2.x · メモリースコープ
✨ なぜReMeなの?
🧠 ReMeは会話やリソースを読みやすく、編集可能で検索可能で相互接続されたMarkdownメモリに変換します。エージェント 例えば、QwenPawやDeepSeek Harnessは同じワークスペースを共有して知識を取得、維持、進化させることができます。 ユーザーは耐久性のあるファイルの管理権を保持します。
- ファイルとしてのメモリ、ファイルとしてのファイル:ReMeは、フロントマターとウィキリンクを備えた通常のMarkdownとして耐久メモリを保存します。 ユーザーやエージェントは、親しみのあるツールで確認、編集、移動、同期、バックアップを行い、インデックスや生成を行えます メタデータは再構築可能です。
- 自己進化する知識ベース:ReMeは会話やリソースを段階的に日々のメモや長期的なものに変換します 知識、資料を保存しながら、事実、好み、手続き、関係性を時間をかけて洗練していくこと。
- リコールは正確かつ文脈認識があります。 BM25、任意の埋め込み、ウィキリンク拡張は関連情報を取り戻します 行レベルの文章とそれらの関係性を、エージェントの文脈に全知識ベースを読み込むことなく。
- **1つのメモリワークスペースはエージェント間で動作します。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
A local-first, self-evolving personal knowledge base for AI agents.
Previous versions: 0.3.x · 0.2.x · MemoryScope
✨ Why ReMe?
🧠 ReMe turns conversations and resources into readable, editable, searchable, and interconnected Markdown memory. Agents such as QwenPaw and DeepSeek Harness can share the same workspace to retrieve, maintain, and evolve knowledge, while users retain control of the durable files.
- Memory as File, File as Memory: ReMe stores durable memory as ordinary Markdown with frontmatter and wikilinks. Users and agents can inspect, edit, move, sync, and back it up with familiar tools, while indexes and generated metadata remain rebuildable.
- Self-evolving knowledge base: ReMe progressively turns conversations and resources into daily notes and long-term knowledge, preserving sources while refining facts, preferences, procedures, and relationships over time.
- Recall is precise and context-aware. BM25, optional embeddings, and wikilink expansion retrieve relevant
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