英語の原文: https://argusic.com/subject/memoket-kite
memoket-kite
LoCoMo と LongMemEval で大幅に少ないコンテキストで SOTA を達成する、オープンソースでベクターフリーの AI エージェント向け長期記憶エンジンです。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット c007108f926d
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent memory、agents、ai、ai agents、ai memory、chatbot、genai、knowledge management.
memoket-kite は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 16 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
memoket-kite 0.1.0 is installed with all dependencies in a Python venv, 425/427 tests pass, and the full Memory remember/recall/answer pipeline executes correctly against a mock OpenAI-compatible provider
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- 9 test failures: o200k_base tokenizer encoding unavailable (tiktoken not installed)2 分
- Mock LLM extract returned wrong src IDs (regex captured whole | delimited line)2 分
- System pip install blocked by externally-managed-environment1 分
- インストール時間
- 16 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 17 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- pip install -e succeeded; pytest: 425 passed / 2 skipped; full quickstart pipeline (remember+recall+answer_with_evidence) verified via mock LLM server returning correct plan/extraction JSON
- 使用したモデルのトークン
- 398,675
- テストした正確なコミット
- c007108f926d
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
|---|---|---| | System pip blocked by `externally-managed-environment` | Created and used a Python venv | 1 min | | 9 test failures — `tiktoken` (o200k_base) not installed for exact token counting | Installed the … | Mock LLM extract returned source IDs as `session_1L1\|user\|` instead of `session_1L1` | Fixed re… ### What was verified - **Test suite**: `python -m pytest tests/ -q` → **425 passed, 2 skipped** (2 skips are expected: h… - **Full quickstart pipeline** (via mock LLM server on `127.0.0.1:8999`): - `Memory.load()`, `remember()`, `recall()`, `answer_with_evidence()` all executed correctly - Fact extraction → XML persistence → recall → evidence-backed answer: round-trip verified - **Inspect codebook example** ran without errors ### Limitations (tier2_mock) The recall and answer flows require an LLM to compile natural-language questions into symbolic quer…
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 3 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 16 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 24 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、memoket-kite は実行状態に達するまでの速さが 20 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-memoryagentsaiai-agentsai-memorychatbotgenaiknowledge-managementllmllm-memorylocomolong-term-memorylongmemevalmemorymemory-enginememory-layermemory-managementpythonragretrieval
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/memoket-kite)質問
- memoket-kite は動作しますか?
- memoket-kite は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 16 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は memoket-kite をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット c007108f926d に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- memoket-kite のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.16 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- memoket-kite のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 16 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- memoket-kite には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- memoket-kite のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- memoket-kite は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、memoket-kite は実行状態に達するまでの速さが 20 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。
- memoket-kite の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。