MemoryInterface｜LLMエージェント永続メモリ層
LLMエージェントがセッションをまたいで記憶を保持するための永続メモリ層。抽象基底クラス MemoryStore ＋ LocalJSONStore 実装で、保存・取得・検索を再利用可能に。Karpathy の「LLM OS（記憶＝ディスク層）」着想。バックエンド差し替え可・Python標準ライブラリのみ・LLM呼び出しゼロ・ユニットテスト同梱。
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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.
