任意のAIエージェントに永続メモリを追加する方法（手順付き）

あなたのエージェントは初日から完璧に動作します。3日目になると、すでに答えたのと同じ質問をまたしてきます。2週目には、先週火曜日に下した判断と矛盾します。

問題はプロンプトではありません。再起動後も生き残る記憶が、あなたのエージェントにないことが原因です。

このチュートリアルでは、簡単なREST APIを使って、どんなAIエージェントにも永続的なメモリを追加する方法を示します — Claude、GPT、オープンソースのもの、あなたが動かしている何であれ。3つのエンドポイント。10分未満。

The Problem: Agents Are Stateless by Default

主要なエージェントフレームワークはすべて、各セッションをゼロから開始します。あなたのエージェントには、システムプロンプト（および場合によっては直近のコンテキスト）だけが渡され、それで終わりです。昨日学んだことはすべて消えます。

典型的な回避策は、規模が大きくなると破綻します：

• コンテキストウィンドウに詰め込む： エージェントの知識が100Kトークンを超えるまでは有効です。その後は、1回の呼び出しで$0.30以上を支払うだけでなく、それでも古いコンテキストを失ってしまいます。
• ローカルファイル： 単一エージェントのセットアップでは機能します。複数のエージェント、同時進行のセッション、またはラップトップ以外の環境でのデプロイでは崩壊します。
• ベクターデータベースだけ： 検索には優れていますが、スコアリングは最悪です。あなたのエージェントは、「昨日の事実」と「今は間違っている、6か月前の事実」を見分けられません。

本当に必要なのは、事実を保存し、関連性と鮮度でスコア付けし、現在のタスクに必要なものだけをエージェントに渡すAPIです。

The Solution: Three API Calls

Engram を使います — 自律エージェント向けに特化して作られた永続メモリAPIです。無料枠では 1エージェントと10,000件のファクトが利用できます。クレジットカードは不要です。

Step 1: Provision an Agent

curl -X POST https://engram.cipherbuilds.ai/api/provision \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "my-agent",
    "email": "you@example.com"
  }'

レスポンス：

{
  "agent_id": "ag_k7x9m2...",
  "api_key": "ek_live_abc123...",
  "plan": "free",
  "fact_limit": 10000
}

APIキーを保存してください。 以降のすべての呼び出しで、Bearerトークンとして使用します。

Step 2: Store Facts

エージェントが何かを学んだとき — ユーザーの嗜好、判断、ツールの結果など — それを保存します：

curl -X POST https://engram.cipherbuilds.ai/api/facts \
  -H "Authorization: Bearer ek_live_abc123..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": "User prefers dark mode and concise responses",
    "source": "onboarding-session-001",
    "tags": ["preference", "ui", "communication-style"]
  }'

すべてのファクトには次が付きます：

• A 検索スコア（0.5で開始し、利用パターンにより調整されます）
• A ティア（減衰に基づいて、hot → warm → cold）
• アクセス追跡（どれくらいの頻度で取得されたか、最後に使われたのはいつか）

Step 3: Retrieve Facts

エージェントが行動する前に、関連するメモリを取得します：

curl https://engram.cipherbuilds.ai/api/facts \
  -H "Authorization: Bearer ek_live_abc123..." \
  -G -d "tag=preference" -d "limit=20"

結果はスコア順（高い順）で返されます。これらをエージェントのコンテキストに注入します：

import requests

def get_agent_memory(api_key, tag=None, limit=20):
    params = {"limit": limit}
    if tag:
        params["tag"] = tag

    resp = requests.get(
        "https://engram.cipherbuilds.ai/api/facts",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        params=params
    )
    return resp.json()["facts"]

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}# メモリでコンテキストを構築する
facts = get_agent_memory(API_KEY, tag="preference")
memory_block = "
".join([f"- {f['content']}" for f in facts])

system_prompt = f"""You are a helpful assistant.

## メモリ（前回のセッションから）:
{memory_block}

このコンテキストを使用して、セッションをまたいだ継続性を維持してください。"""

以上です。3回呼び出すだけです：provision、store、retrieve。これで、エージェントは再起動しても記憶を保持します。

スコアリングシステムがあなたにしてくれること

生の保存は前提条件です。スコアリングシステムこそが、その価値を発揮する部分です：

結果として、エージェントの記憶は大きくなるだけではなく、時間とともにより良くなります。

統合パターン

パターン1：セッションの境界

セッション開始時にメモリを読み込み、セッション終了時に新しく学んだことを保存します。

パターン2：ツール結果のキャプチャ

重要なツールの出力を事実として保存します。エージェントは、どのAPIが何を返したか、どのファイルに何が含まれていたか、どの検索で何が見つかったかを覚えます。

パターン3：修正ループ

ユーザーがエージェントを修正したら、その修正を優先度の高いタグとともに保存します。次のセッションでは、エージェントは同じミスを繰り返さないことを知っています。

料金

ほとんどの単一エージェントのセットアップは、無料プランの上限を超えることはありません。

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