3行まとめ
- セッションをまたいで文脈が失われる課題を解決するため、SQLiteベースの長期記憶エンジン「sui-memory」を自作した
- キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、時間減衰（半減期30日）で古い記憶を段階的に弱める設計にした
- 1,942セッション・7,059件のメモリを蓄積し、LLM不使用・トークン消費ゼロで過去の判断を踏まえた壁打ちが可能になった
要約
背景・課題
- セッションが変わるたびに過去の設計判断の経緯が失われ、同じ議論を繰り返すことになっていた
アプローチ
- SQLiteで会話を自動保存し、キーワード検索＋ベクトル検索（Ruri v3）と時間減衰で関連記憶を取得するsui-memoryを実装
成果・ポイント
- 1,759行のPythonコードで実装し、LLM不使用でトークン消費ゼロ、過去の判断理由を踏まえた壁打ちを実現