なぜ memory-lancedb-pro なのか？

ほとんどの AI エージェントは「記憶喪失」です——新しいチャットを始めるたびに、以前の会話内容はすべてリセットされます。

memory-lancedb-pro は OpenClaw 向けのプロダクショングレードの長期メモリプラグインです。エージェントを真の AI メモリアシスタント に変えます——重要な情報を自動的にキャプチャし、ノイズを自然に減衰させ、適切なタイミングで適切な記憶を呼び出します。手動タグ付けも複雑な設定も不要です。

AI メモリアシスタントの実際の動作

メモリなし——毎回ゼロからスタート：

あなた： 「インデントはタブで、常にエラーハンドリングを追加して。」 （次のセッション） あなた： 「前に言ったでしょ——タブであってスペースじゃない！」 😤 （さらに次のセッション） あなた： 「……本当にもう3回目だよ、タブ。あとエラーハンドリングも。」

memory-lancedb-pro あり——エージェントが学習し記憶する：

あなた： 「インデントはタブで、常にエラーハンドリングを追加して。」 （次のセッション——エージェントが自動的にあなたの好みを想起） エージェント： （黙ってタブインデント＋エラーハンドリングを適用） ✅ あなた： 「先月なぜ MongoDB ではなく PostgreSQL を選んだんだっけ？」 エージェント： 「2月12日の議論に基づくと、主な理由は……」 ✅

これが AI メモリアシスタント の価値です——あなたのスタイルを学び、過去の意思決定を想起し、繰り返し説明することなくパーソナライズされた応答を提供します。

他に何ができる？

クイックスタート

CPU 要件： お使いの CPU が AVX/AVX2 命令セットに対応している必要があります（Intel Sandy Bridge 2011年以降 / AMD Bulldozer 2011年以降）。LanceDB のネイティブベクターエンジンはこれらを必要とします。非対応の CPU ではプラグインが SIGILL（不正命令）でクラッシュします。確認方法：grep -o 'avx[^ ]*' /proc/cpuinfo | head -1（出力なし = 非対応）。詳細は #419 を参照。

方法 A：ワンクリックインストールスクリプト（推奨）

コミュニティが管理する セットアップスクリプト で、インストール・アップグレード・修復を1コマンドで実行：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/CortexReach/toolbox/main/memory-lancedb-pro-setup/setup-memory.sh -o setup-memory.sh
bash setup-memory.sh

スクリプトがカバーするシナリオの完全なリストとその他のコミュニティツールは、以下の エコシステム をご覧ください。

方法 B：手動インストール

OpenClaw CLI 経由（推奨）：

openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta

または npm 経由：

npm i memory-lancedb-pro@beta

npm を使用する場合、openclaw.json の plugins.load.paths にプラグインのインストールディレクトリの 絶対パス を追加する必要があります。これが最も一般的なセットアップの問題です。

openclaw.json に以下を追加：

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "memory-lancedb-pro" },
    "entries": {
      "memory-lancedb-pro": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": {
            "provider": "openai-compatible",
            "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
            "model": "text-embedding-3-small"
          },
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": true,
          "smartExtraction": true,
          "extractMinMessages": 2,
          "extractMaxChars": 8000,
          "sessionMemory": { "enabled": false }
        }
      }
    }
  }
}

これらのデフォルト値の理由：

• autoCapture + smartExtraction → エージェントが毎回の会話から自動的に学習
• autoRecall → 関連する記憶が各応答前に自動注入
• extractMinMessages: 2 → 通常の2ターン会話で抽出がトリガー
• sessionMemory.enabled: false → 初期段階でセッション要約が検索結果を汚染するのを回避

検証と再起動：

openclaw config validate
openclaw gateway restart
openclaw logs --follow --plain | grep "memory-lancedb-pro"

以下が表示されるはずです：

• memory-lancedb-pro: smart extraction enabled
• memory-lancedb-pro@...: plugin registered

完了！あなたのエージェントは長期メモリを持つようになりました。

# 1) バックアップ
openclaw memory-pro export --scope global --output memories-backup.json
# 2) ドライラン
openclaw memory-pro upgrade --dry-run
# 3) アップグレード実行
openclaw memory-pro upgrade
# 4) 検証
openclaw memory-pro stats

Help me connect this memory plugin with the most user-friendly configuration: https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro

Requirements:
1. Set it as the only active memory plugin
2. Use Jina for embedding
3. Use Jina for reranker
4. Use gpt-4o-mini for the smart-extraction LLM
5. Enable autoCapture, autoRecall, smartExtraction
6. extractMinMessages=2
7. sessionMemory.enabled=false
8. captureAssistant=false
9. retrieval mode=hybrid, vectorWeight=0.7, bm25Weight=0.3
10. rerank=cross-encoder, candidatePoolSize=12, minScore=0.6, hardMinScore=0.62
11. Generate the final openclaw.json config directly, not just an explanation

エコシステム

memory-lancedb-pro はコアプラグインです。コミュニティがセットアップと日常利用をさらにスムーズにするツールを構築しています：

セットアップスクリプト——ワンクリックでインストール・アップグレード・修復

CortexReach/toolbox/memory-lancedb-pro-setup

単なるインストーラーではありません——さまざまな実際のシナリオをインテリジェントに処理します：

bash setup-memory.sh                    # インストールまたはアップグレード
bash setup-memory.sh --dry-run          # プレビューのみ
bash setup-memory.sh --beta             # プレリリース版を含む
bash setup-memory.sh --uninstall        # 設定を元に戻しプラグインを削除

内蔵プロバイダープリセット：Jina / DashScope / SiliconFlow / OpenAI / Ollama、または任意の OpenAI 互換 API を利用可能。完全な使用方法（--ref、--selfcheck-only など）は セットアップスクリプト README を参照してください。

Claude Code / OpenClaw Skill——AI ガイド付き設定

CortexReach/memory-lancedb-pro-skill

この Skill をインストールすると、AI エージェント（Claude Code または OpenClaw）が memory-lancedb-pro のすべての機能を深く理解できるようになります。「最適な設定を有効にして」 と言うだけで：

• 7ステップのガイド付き設定ワークフロー、4つのデプロイプランを提供：
  • フルパワー版（Jina + OpenAI）/ コスト削減版（無料の SiliconFlow リランカー）/ シンプル版（OpenAI のみ）/ 完全ローカル版（Ollama、API コストゼロ）
• 全9つの MCP ツール の正しい使い方：memory_recall、memory_store、memory_forget、memory_update、memory_stats、memory_list、self_improvement_log、self_improvement_extract_skill、self_improvement_review （フルツールセットには enableManagementTools: true が必要——デフォルトのクイックスタート設定では4つのコアツールのみ公開）
• よくある落とし穴の回避：ワークスペースプラグインの有効化、autoRecall のデフォルト false、jiti キャッシュ、環境変数、スコープ分離など

Claude Code へのインストール：

git clone https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro-skill.git ~/.claude/skills/memory-lancedb-pro

OpenClaw へのインストール：

git clone https://github.com/CortexReach/memory-lancedb-pro-skill.git ~/.openclaw/workspace/skills/memory-lancedb-pro-skill

動画チュートリアル

フルウォークスルー：インストール、設定、ハイブリッド検索の内部構造。

https://youtu.be/MtukF1C8epQ

https://www.bilibili.com/video/BV1zUf2BGEgn/

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   index.ts（エントリポイント）              │
│  プラグイン登録 · 設定解析 · ライフサイクルフック              │
└────────┬──────────┬──────────┬──────────┬───────────────┘
         │          │          │          │
    ┌────▼───┐ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌──▼──────────┐
    │ store  │ │embedder│ │retriever│ │   scopes    │
    │ .ts    │ │ .ts    │ │ .ts    │ │    .ts      │
    └────────┘ └────────┘ └────────┘ └─────────────┘
         │                     │
    ┌────▼───┐           ┌─────▼──────────┐
    │migrate │           │noise-filter.ts │
    │ .ts    │           │adaptive-       │
    └────────┘           │retrieval.ts    │
                         └────────────────┘
    ┌─────────────┐   ┌──────────┐
    │  tools.ts   │   │  cli.ts  │
    │(エージェントAPI)│   │ (CLI)    │
    └─────────────┘   └──────────┘

完全なアーキテクチャの詳細は docs/memory_architecture_analysis.md を参照してください。

コア機能

ハイブリッド検索

クエリ → embedQuery() ─┐
                        ├─→ ハイブリッド融合 → リランク → ライフサイクル減衰ブースト → 長さ正規化 → フィルタ
クエリ → BM25 全文 ─────┘

• ベクトル検索 — LanceDB ANN によるセマンティック類似度（コサイン距離）
• BM25 全文検索 — LanceDB FTS インデックスによる正確なキーワードマッチング
• ハイブリッド融合 — ベクトルスコアをベースに、BM25 ヒットに重み付きブーストを適用（標準 RRF ではなく、実際の再現率品質に最適化）
• 設定可能な重み — vectorWeight、bm25Weight、minScore

クロスエンコーダーリランキング

• Jina、SiliconFlow、Voyage AI、Pinecone の組み込みアダプター
• 任意の Jina 互換エンドポイント（例：Hugging Face TEI、DashScope）に対応
• ハイブリッドスコアリング：60% クロスエンコーダー + 40% 元の融合スコア
• グレースフルデグラデーション：API 失敗時にコサイン類似度にフォールバック

マルチステージスコアリングパイプライン

スマートメモリ抽出（v1.1.0）

• LLM 駆動の6カテゴリ抽出：プロフィール、好み、エンティティ、イベント、ケース、パターン
• L0/L1/L2 階層ストレージ：L0（一文の索引）→ L1（構造化サマリー）→ L2（完全な記述）
• 2段階重複排除：ベクトル類似度プレフィルタ（≥0.7）→ LLM セマンティック判定（CREATE/MERGE/SKIP）
• カテゴリ対応マージ：profile は常にマージ、events/cases は追記のみ

メモリライフサイクル管理（v1.1.0）

• Weibull 減衰エンジン：複合スコア = 鮮度 + 頻度 + 内在的価値
• 3段階昇格：周辺 ↔ ワーキング ↔ コア、閾値は設定可能
• アクセス強化：頻繁に想起される記憶はより遅く減衰（間隔反復スタイル）
• 重要度変調半減期：重要な記憶はより遅く減衰

マルチスコープ分離

• 組み込みスコープ：global、agent:<id>、custom:<name>、project:<id>、user:<id>
• scopes.agentAccess によるエージェントレベルのアクセス制御
• デフォルト：各エージェントが global + 自身の agent:<id> スコープにアクセス

自動キャプチャ＆自動想起

• 自動キャプチャ（agent_end）：会話から好み/事実/決定/エンティティを抽出、重複排除後、1ターンあたり最大3件を保存
• 自動想起（before_agent_start）：<relevant-memories> コンテキストを注入（最大3件）

ノイズフィルタリング＆アダプティブ検索

• 低品質コンテンツをフィルタリング：エージェントの拒否応答、メタ質問、挨拶
• 検索をスキップ：挨拶、スラッシュコマンド、簡単な確認、絵文字
• 強制検索：メモリキーワード（「覚えている」「以前」「前回」）
• CJK 対応の閾値（中国語：6文字、英語：15文字）

設定

{
  "embedding": {
    "apiKey": "${JINA_API_KEY}",
    "model": "jina-embeddings-v5-text-small",
    "baseURL": "https://api.jina.ai/v1",
    "dimensions": 1024,
    "taskQuery": "retrieval.query",
    "taskPassage": "retrieval.passage",
    "normalized": true
  },
  "dbPath": "~/.openclaw/memory/lancedb-pro",
  "autoCapture": true,
  "autoRecall": true,
  "retrieval": {
    "mode": "hybrid",
    "vectorWeight": 0.7,
    "bm25Weight": 0.3,
    "minScore": 0.3,
    "rerank": "cross-encoder",
    "rerankApiKey": "${JINA_API_KEY}",
    "rerankModel": "jina-reranker-v3",
    "rerankEndpoint": "https://api.jina.ai/v1/rerank",
    "rerankProvider": "jina",
    "candidatePoolSize": 20,
    "recencyHalfLifeDays": 14,
    "recencyWeight": 0.1,
    "filterNoise": true,
    "lengthNormAnchor": 500,
    "hardMinScore": 0.35,
    "timeDecayHalfLifeDays": 60,
    "reinforcementFactor": 0.5,
    "maxHalfLifeMultiplier": 3
  },
  "enableManagementTools": false,
  "scopes": {
    "default": "global",
    "definitions": {
      "global": { "description": "Shared knowledge" },
      "agent:discord-bot": { "description": "Discord bot private" }
    },
    "agentAccess": {
      "discord-bot": ["global", "agent:discord-bot"]
    }
  },
  "sessionMemory": {
    "enabled": false,
    "messageCount": 15
  },
  "smartExtraction": true,
  "llm": {
    "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
    "model": "gpt-4o-mini",
    "baseURL": "https://api.openai.com/v1"
  },
  "extractMinMessages": 2,
  "extractMaxChars": 8000
}

{
  "llm": {
    "auth": "oauth",
    "oauthProvider": "openai-codex",
    "model": "gpt-5.4",
    "oauthPath": "${HOME}/.openclaw/.memory-lancedb-pro/oauth.json",
    "timeoutMs": 30000
  }
}

CLI コマンド

openclaw memory-pro list [--scope global] [--category fact] [--limit 20] [--json]
openclaw memory-pro search "クエリ" [--scope global] [--limit 10] [--json]
openclaw memory-pro stats [--scope global] [--json]
openclaw memory-pro auth login [--provider openai-codex] [--model gpt-5.4] [--oauth-path /abs/path/oauth.json]
openclaw memory-pro auth status
openclaw memory-pro auth logout
openclaw memory-pro delete <id>
openclaw memory-pro delete-bulk --scope global [--before 2025-01-01] [--dry-run]
openclaw memory-pro export [--scope global] [--output memories.json]
openclaw memory-pro import memories.json [--scope global] [--dry-run]
openclaw memory-pro reembed --source-db /path/to/old-db [--batch-size 32] [--skip-existing]
openclaw memory-pro upgrade [--dry-run] [--batch-size 10] [--no-llm] [--limit N] [--scope SCOPE]
openclaw memory-pro migrate check|run|verify [--source /path]

OAuth ログインフロー：

1. openclaw memory-pro auth login を実行
2. --provider が省略され、対話型ターミナルの場合、CLI はブラウザを開く前に OAuth プロバイダーピッカーを表示
3. コマンドは認証 URL を表示し、--no-browser が設定されていない限りブラウザを自動的に開く
4. コールバック成功後、コマンドはプラグイン OAuth ファイル（デフォルト：~/.openclaw/.memory-lancedb-pro/oauth.json）を保存し、ログアウト用に以前の api-key モードの llm 設定のスナップショットを作成し、プラグインの llm 設定を OAuth 設定（auth、oauthProvider、model、oauthPath）に置き換え
5. openclaw memory-pro auth logout はその OAuth ファイルを削除し、スナップショットが存在する場合は以前の api-key モードの llm 設定を復元

応用トピック

{ "plugins": { "entries": { "memory-lancedb-pro": { "config": { "autoRecall": false } } } } }

## /lesson コマンド
ユーザーが `/lesson <内容>` を送信した場合：
1. memory_store を使用して category=fact（生の知識）として保存
2. memory_store を使用して category=decision（実行可能な教訓）として保存
3. 保存した内容を確認

## /remember コマンド
ユーザーが `/remember <内容>` を送信した場合：
1. memory_store を使用して適切な category と importance で保存
2. 保存されたメモリ ID で確認

## ルール 1 — 二層メモリ保存
すべての落とし穴/学んだ教訓 → 直ちに2つのメモリを保存：
- 技術レイヤー：落とし穴：[症状]。原因：[根本原因]。修正：[解決策]。予防：[回避方法]
  (category: fact, importance >= 0.8)
- 原則レイヤー：意思決定原則 ([タグ])：[行動ルール]。トリガー：[いつ]。アクション：[何をする]
  (category: decision, importance >= 0.85)

## ルール 2 — LanceDB データ品質
エントリは短くアトミックに（500文字未満）。生の会話要約や重複は保存しない。

## ルール 3 — リトライ前に想起
いかなるツール失敗時も、リトライする前に必ず関連キーワードで memory_recall を実行。

## ルール 4 — 対象コードベースの確認
変更前に、操作対象が memory-lancedb-pro なのか内蔵 memory-lancedb なのかを確認。

## ルール 5 — プラグインコード変更後に jiti キャッシュをクリア
plugins/ 配下の .ts ファイルを変更した後、openclaw gateway restart の前に必ず rm -rf /tmp/jiti/ を実行。

ドキュメント

Beta：スマートメモリ v1.1.0

ステータス：Beta——npm i memory-lancedb-pro@beta でインストール可能。latest を使用している安定版ユーザーには影響しません。

フィードバック：GitHub Issues · 元に戻す：npm i memory-lancedb-pro@latest

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