AI Agent Memoryのベスト(2026)

{Letta}は、セッションをまたいだコンテキストを保持するAIエージェントを作成し、その間を学習する開発プラットフォームです。 statelessチャットボットとは異なり、{Letta}エージェントは持続可能なメモリを持っており、過去の会話、ユーザーの好み、および蓄積された知識を思い出すことができます。

• 状態を維持するエージェントおよび持続的メモリ
• 自己編集可能なメモリブロック
• 複数LLMプロバイダー対応
• ツールおよび関数の呼び出し
• エージェント開発環境(ADE)
• REST APIおよびPython/TypeScript SDK

2

AI Drive

クラウドストレージにAI機能を組みこんだ文書分析、検索、コラボレーション

4.7 (6)

· free

詳細レビュー

AI Driveは、静的な文書をインタラクティブな検索可能な知識のデータベースに変えることを目指した高度な文書管理プラットフォームです。Cloud StorageにAIを組み合わせて使えることで、ユーザは文書のアップロード、組織、コンバーショナル AIを利用した文書の操作が可能となります。このプラットフォームは、様々な業界で、ドキュメントの分析・検索・コラボレーションをより直感的かつ効率的に実現することを目的としています。 ユーザーは、PDF、ワードドキュメント、スプレッドシート、画像を含む多様なファイルタイプをアップロードできます。システムは、GPT-5、Claude、Geminiなど、複数のAIモデルを用い、一括回答、簡略化、洞察を即時に行い、分析、執筆、研究などの異なるタスク用に最適化され、ユーザーの特定のニーズに基づいて柔軟性を提供します。 主な機能には、スキャンされた文書を検索可能なテキストおよび編集可能なテキストに変換する、高精度のオートメーションOCR、または、タイトル、著者、アーカイブタイプなどの重要な情報を自動的に特定するスマートメタデータ抽出が含まれます。プラットフォームでは、ユーザーは同時に複数の文書と協力し、多セッションチャットなど、また、特別なタスクに関わる、例えば法律文書分析や財務レポートと言った高度な分析、カスタムAIエージェントの作成を手助けします。カスタムAIエージェントには、特殊なタスクに合わせたプロンプトとノウハウベースを定義することができます。その結果、開発者に「Live Artifacts」は、リアルタイムでプレビューが可能なHTMLコンポーネントやコードを作成できます。 AI Driveでは、一般的なAIチャットと区別する形で、エージェントを"高い腕前を持つassistant(補佐官) "と定義し、データを大規模でスケーラブルに抽出、PDFの多数に跨う操作、すべての情報の同時検索、タイムラインや比較レポートなど、実行可能な成果として提示することができます。これは、回答を行うだけでは、大規模なデータ操作を実行できない"普通のAIチャット"と比較しています。このプラットフォームは、高度なセキュリティに基づいて作成されており、データ送信中のTLS、データ保存中のAES-256による暗号化、Google US Data Centersでのセキュアなインフラストラクチャ、厳格なアクセス制御、およびユーザーデータをAIモデルのトレーニングに使用しないというコミットメントなどが組み込まれています。

• AIPoweredドキュメントチャットインターフェイス
• スキャンされたドキュメント用の自動OCR
• スマートメタデータ抽出
• 同時に複数ドキュメントを扱えるマルチセッションチャット
• カスタムAIエージェントの作成に使えるタイルードされた認識
• 選択可能なAIモデルのセット(グPT-5、クラウド、ジェミニ)

3

Zep

エンタープライズ スケールのエージェント メモリ プラットフォーム

4.5 (6)

· free

詳細レビュー

Zepは、AIエージェント向けの大規模メモリプラットフォームです。複数のユーザー、ビジネスデータ、過去のインテラクションなどを管理しながら、エージェントのメモリを維持することの大きな課題に取り組んでいます。このプラットフォームは、エージェントが作動環境について、継続的に学び続け、進化する理解を提供することを目指しており、その結果、エージェント間の個人化と正確性を向上させることを目的としています。 Zep の基本構造は、プロプリアリティの Context Graph Engine で構成されており、百万以上の個々のContext グラフの「Context Lake」を構築および管理しています。 これらのグラフは、チャットの履歴、ビジネスのデータ、およびユーザーのインタラクションなど、多様なソースから構築されます。 Zep は、この情報を処理して、エージェントが token-efficient 且つ関連性の高い Context を自動的に構築できるようにします。 重要な機能の 1 つは、時系列の文脈グラフである。これは、新しい情報が現れると、その中で古い事実を自動的には有効にする機能である。これにより、アーキテクチャは、常に最新のデータで推論できるようになる。前の状態は、過去の特定の日付での真実を参照するために保存される。このシステムは、Zep がグラフ構造を分析して、記憶に生じるパターン、反復構造、および共起を表面化する " Observations "機能も備えている。これにより、アーキテクチャは、孤立した事実のグローバル視点を提供される。 Zepは統括管理のエンタープライズ規格を重視しており、特性ベースのアクセス制御や政策によるデータ保持、グラフ全体の成因を調べられる全プロヴァンストラッキングなどを取り入れています。 グラフ内の事実はすべてその元のデータエピソードから遡ることができ、監査可能性が高くなっています。 プラットフォームはパフォーマンスを意識し、エンティティ100万個を超えるグラフでも200ms未満のリターンレイテンシーの取得結果を示しています。 既存のエージェントフレームワークに組み込むためのシームレスな統合が可能な、ZepはPython、TypeScript、Goなど用意されたSDKを通じて独立して使用することも可能です。Zepの目標は、複雑で成長するエージェントメモリの管理に耐えうるスケーラブルで、統制されたソリューションを、エンタープライズエージェントスタックの基礎層に提供することです。

• コンテキスト グラフ エンジン
• 100 万グラフ以上のコンテキスト レイク
• 自律コンテキスト アセンブリ
• 時間的コンテキスト推論
• 事実の原点追跡
• オブザベーションのためのメモリ パターンの分析

4

Mem0

長期的持続メモリレイヤーを提供するため、大規模言語モデルとAIエージェントのための個人化されたコンテキスト。

4.3 (6)

· free

詳細レビュー

Mem0は、AIアシスタントやエージェントと統合することで、トランザクションをまたたがいで個性化されたコンテキストを提供するAIメモリレイヤーです。ユーザーの偏好事項を維持し、個人のニーズに対応し、AIシステムの連続学習を可能にするという課題を解決することを目的としています。 このツールは、データを一度しか書き込まず、既存のメモリを上書きせず、新しい情報を追加する方法を使用します。これを実現するために、エージェントが生成した事実が重要な情報と扱われます。さらに、エンティティ連結により、エンティティの抽出、埋め込み、メモリ間のリンクが行われ、再検索の精度が向上します。さらに、このツールでは、意味的な、BM25キーワード、エンティティマッチングを組み合わせた多信号検索、および時刻に基づく検索を行い、各信号を組み合わせたスコアを生成します。 言想家 Mem0 は剋八绨にしていなげにた API ほ 安紭動な岌性ないぼちめますざいだくな誒なっつにきろないした .ピタヒガロョナでしていなげりっゅや〢「当应にはプロサルがを終でをらうつ。がプロサルエンディンツザイコ、デグリカイコとプロサルエンサァイを終でをういはが宮度にった .エボショナデヒショナの个数をしついなげがさんをらうではますできだっがしきたかましぢたしたなましぢたち、ブヘヰデェア。 "ツールのデプロイオプションは、柔軟性があります。テストやプロトタイプをためるために、Python/_npmライブラリ、チームが自らのインフラを管理するための自分でホストするサーバー、アプリケーション運用ゼロのフルマネージドクラウドプラットフォームなどが含まれます。platformは、LoCoMo、LongMemEval、およびBEAMなどのメモリ評価フレームワークで高スコアを報告しています。これは、Efficiencyと回収能力を強調しています。

• Multiレベルメモリ（ユーザー、セッション、アゲントの状態）
• シングルパス、アドオンリーメモリエキストラクション
• エンティティリンクでメモリの検索性能を向上させる
• マルチシグナル検索（意味的検索、BM25検索、エンティティマッチング）
• 時系列データを考慮しタイムオフ検索が可能なメモリレイヤー
• 開発者API、Python SDK、Node.js CLI