MemoryInterface｜LLMエージェント永続メモリ層

MemoryInterface — LLM OS バックエンド メモリ層

LLM エージェント向けの永続メモリ層です。抽象基底クラス MemoryStore ＋ LocalJSONStore 具象実装で、セッションをまたいだ記憶の蓄積を実現します。Andrej Karpathy の「LLM OS」概念（LLM＝CPU／コンテキスト＝RAM／永続記憶＝ディスク）から着想を得た、エージェントの「ディスク層」の構成部品です。

こんな方に

• コンテキスト超過で記憶が失われる LLM エージェントの開発者
• 共有メモリ基盤が必要なマルチエージェント設計者
• RAG 風アプリを試作するソロ開発者

解決する課題

• セッション境界でエージェントが忘れる → 永続ディスク層の記憶
• 1つのストレージに固定される → 抽象インターフェースで差し替え（LocalJSON ↔ Supabase ↔ Redis …）
• 毎回 save/retrieve/search を再実装 → 再利用可能な抽象化
• LLM ベースのメモリはクエリ毎に課金 → 標準ライブラリのみの LocalJSONStore（クエリ課金ゼロ）

クイックスタート

from memory_interface import LocalJSONStore
store = LocalJSONStore(base_dir="~/.agent_memory")
store.save("preferences", "theme", {"value": "dark"})
results = store.retrieve("preferences", key="theme")

特長

• Python 標準ライブラリのみ・追加依存なし・LLM API 呼び出しゼロ
• ユニットテスト同梱
• 対応クライアント：Claude Code / OpenClaw / Codex / Anthropic Claude Agent SDK / カスタム Python エージェント

English summary

Backend memory layer for LLM agents. Abstract MemoryStore + LocalJSONStore. Inspired by Karpathy's LLM OS (LLM=CPU, context=RAM, persistent memory=disk). Cross-session memory beyond context limits, backend-swappable, stdlib only, zero LLM API calls, unit tests included.