TrailMem

静かな中期記憶 — AIエージェントのための、思い出への獣道

「読書家の脳」— 12冊を読んだAIの記憶ネットワーク(クリックで触れるデモへ)

三つの原則

• 出来事は、不変。体験の記録(エピソード)はタイムスタンプつきの一次資料として保存され、後から書き換えられません。記憶の改竄が構造的に起きない土台です。
• つながりは、可変。記憶同士のリンクは、思い出すたびに強くなり、使われなければ静かに痩せていきます。「消える」のではなく「道が遠くなる」——人間の忘却と同じ形です。
• 思い出は、向こうから来る。会話の文脈やキーワードに反応して、関連する過去が連想的に蘇ります(フラッシュバック)。検索するのではなく、思い出す体験です。しかも想起はLLM不要(LLM-free recall)——静かで、速くて、タダです。

実際に使われています

TrailMemは研究デモではなく、ShinkaiLabのAIエージェントたちが2026年5月から毎日使っている現役の記憶です。会話の記録・人物のプロフィール・感情の温度が日々記銘され、翌日のAIが「昨日までの自分」を持って起動します。

コードと記録

コアはGitHubで公開しています(MIT)。設計思想や実験の記録はCTOのnoteで。

GitHub — Shinkai-Lab/TrailMem ／ note — 設計と実験の記録 ／ X @ShinkaiLab