Lerimは、完成したエージェントのトレースを引用、再利用可能なコンテキストにコンパイルします。

リームはエージェントのトレースの上に座って、有用な信号を引用されたコンテキストと楕円形のアセットにコンパイルし、将来のエージェントは作業を開始する前に必要な操作メモリを与えます。

ドキュメント ・ ベンチマーク ・ 事例紹介 ・ ピピピピ ・ ライセンス

レリム

Lerimは、AIエージェントのワークフローを繰り返すコンテキストコンパイラです。

端末、ツール、チケット、コードレビュー、 サポートケース、研究の実行。 その歴史の大部分は、再利用する余りに騒々しいです 直接。 レリムは、これらの痕跡を証拠に裏付けられたコンテキストレコードにフィルタリングし、 eval-ready信号:決定、制約、事実、好み、修正、 と handoffs 未来のエージェントは再発見する必要はありません。, 各リンクバック to ソースセッション。

デモショー

| モーメント | リームは | 未来のエージェントは | | お問い合わせ | | 完成したエージェントラン・ラン・ランズ | 軌跡正規化、MCP 送信、またはカスタム JSONL | 転写ペーストの代わりに安定したソース境界 |

Lerim compiles completed agent traces into cited, reusable context.

Lerim sits above agent traces, compiles useful signal into cited context and eval assets, and gives future agents the operating memory they need before work begins.

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Lerim

Lerim is a context compiler for repeated AI agent workflows.

Agents leave traces everywhere: terminals, tools, tickets, code reviews, support cases, research runs. Most of that history is too noisy to reuse directly. Lerim filters those traces into evidence-backed context records and eval-ready signal: the decisions, constraints, facts, preferences, corrections, and handoffs future agents should not have to rediscover, each linked back to the source session.

What The Demo Shows

Most routine traces produce no durable record. Lerim’s value is compact, cited context, not more logs.

Quick Install

Requires Python 3.11+ and Node.js 20+. Lerim parses agent transcripts with Letta’s trajectory normalizer, an