三次元メモリシステム

概要

ワークスペースのメモリシステムは三次元アーキテクチャを採用し、アカウント・企業・セッションの3つの次元で知識を保存・管理します。メモリは対話と深く統合されており、対話のたびに関連メモリを検索してコンテキストに注入し、各ターンの対話が終わるごとに新しいメモリを自動的に抽出します。

技術基盤：mem0 REST API + Neo4j ナレッジグラフ。

三次元アーキテクチャ

アカウントレベルメモリ

• 組織横断共有：userId にバインドされ、ユーザーのすべての組織で利用可能
• 書き込み方式：
  • 手動：メモリ管理画面または対話内でコマンドにより追加
  • 自動：対話中に記憶する価値のある情報を自動検出
• 管理画面：APP 設定 → メモリ
• 詳細ドキュメント：メモリ管理

企業レベルメモリ

• 組織隔離：orgId にバインドされ、現在の組織メンバーのみ閲覧可能
• 管理権限：ワークスペース管理者のみがメンテナンス可能
• 管理画面：スペース管理 → 詳細設定 → 企業メモリ
• 詳細ドキュメント：詳細設定 — 企業メモリ

セッションレベルメモリ

• 単一セッション：runId にバインドされ、現在のセッション内でのみ有効
• 各ターンで抽出：各ターンの対話終了後に自動的に分析してメモリを抽出
• 管理不要：システムが自動的に処理

メモリ抽出メカニズム

明示的コマンド（信頼度 0.99）

ユーザーが Agent に情報を記憶または忘却するよう直接要求します：

暗黙的検出（信頼度 0.5〜0.93）

システムは正規表現パターンにより対話中の永続的な事実を自動検出します：

信頼度しきい値

自動除外ルール

以下の内容はメモリとして抽出されません：

• 純粋な質問（疑問符で終わる、疑問詞で始まる）
• 雑談・挨拶
• コードブロック内の内容
• 時効性・時間依存の情報（日付、ニュース、一時的な状態）
• 非永続的なトピック（bug レポート、エラーメッセージ）

ナレッジグラフ

バックエンドストレージ（Neo4j）

メモリの関係はトリプルの形式で Neo4j グラフデータベースに保存されます：

                      
                      (source エンティティ) --[relationship]--> (target エンティティ)

                    

N-hop 近傍クエリ（1〜4 ホップ）：

                      
                      MATCH path = (n {name: $entity})-[*1..depth]-(m)
WHERE ALL(node IN nodes(path) WHERE node.user_id = $user_id)
UNWIND relationships(path) AS rel
RETURN source, relationship, target

                    

Cypher クエリはユーザー境界を決して越えないことを保証します。

フロントエンドの可視化

react-force-graph-2d を使用して力学モデルグラフをレンダリングします：

グラフレンダリングの最適化（2026-04 更新）NEW

新版のグラフでは、ノードが多すぎてラベルが重なるのを防ぐため、2つの密度ゲートしきい値を導入しました：

2つの条件が同時に満たされた場合のみラベルを表示します。満たされない場合は円点のみをレンダリングします。

Entity Type の色の安定化：

• djb2 hash によりエンティティタイプ → 色インデックスを計算
• 同一タイプのエンティティは、異なるビュー・異なる時間でも同一の色を保持
• 10 色のカラーパレットで無限のタイプを循環利用可能

Bug 修正：グラフの関係マッピング時に sourceTypes / targetTypes フィールドが以前は破棄されており、すべてのノードがグレーの fallback に戻ってしまっていました。この Bug は修正済みです（sidecar/src/mem0Service.ts を参照）。

多段階ドリルダウン

ノードをクリックすると関連エンティティを展開でき、ナレッジネットワークを層ごとに深く辿れます。グラフエンジンは以下をサポートします：

• neighborhood() — N-hop 近傍クエリ
• shortestPath() — 2つのエンティティ間の最短経路
• extractEntitiesFromText() — テキストからエンティティ名を抽出

メモリと対話の連携

メモリクエリのタイミング

メモリの注入位置

system prompt に 2 つのメモリ概況を注入します：

                      
                      你是 GPTBots AI 助手...

## 用户概况
- 用户是前端开发工程师
- 偏好使用 TypeScript
- ...

## 企业概况
- 公司使用 React 技术栈
- 项目代号 Project Alpha
- ...

                    

メモリツール

Agent は以下のツールを通じて能動的にメモリを検索・管理できます：

アカウント横断 Gateway 隔離 NEW

ノードが enterprise スコープでアカウント横断的に呼び出される場合：

• アカウントレベルメモリ（userId バインド）：❌ アクセス不可
• 企業レベルメモリ（orgId バインド）：✅ アクセス可能
• セッションレベルメモリ（今回のセッション内）：✅ アクセス可能

isRemoteSession フラグにより mem0Service のクエリ段階で強制的にフィルタリングします。アカウント横断呼び出しは、対象ノードの所有者の個人メモリを読み取ることができません。

設計目的：個人のプライバシーを保護しつつ、組織レベルの知識の協働共有には影響を与えません。詳細は マルチノードアーキテクチャ を参照してください。

mem0 の能力

メモリバックエンドは mem0 に基づき、以下の自動化能力を提供します：

タイムアウト保護

ユーザーにとっての意味

メモリシステムにより、Agent はあなたを「知る」ことができます。 メモリがなければ、Agent は毎回の対話で初対面の他人のようです。メモリがあれば、Agent はあなたの好み、プロジェクトの背景、仕事の習慣を把握します。

3つの次元の実際の現れ方：

• アカウントメモリ：「TypeScript が好きだと言った」→ Agent はすべての組織の対話で TypeScript を優先的に使用
• 企業メモリ：管理者が「会社は PostgreSQL データベースを使用」を追加 → 組織内のすべてのメンバーが Agent とデータベースについて議論する際、Agent はデフォルトで PostgreSQL のソリューションを推奨
• セッションメモリ：この対話であなたが「現在のプロジェクトは Project Alpha という名前」と言った → この対話では Agent は覚えているが、新しい対話では覚えているとは限らない

メモリは次のように管理できます：

• 個人の好みについて：対話で「dark テーマを使うのが好きだと記憶して」と言うか、APP 設定 → メモリで手動追加
• 企業知識について：管理者に連絡し、スペース管理 → 詳細設定 → 企業メモリで追加してもらう
• メモリに誤りを見つけた場合：対話で「以前の Python に関する好みを忘れて」と言うか、メモリ管理で直接削除
• 既存のメモリを確認する場合：APP 設定 → メモリで、一覧とグラフを閲覧可能

関連ドキュメント

• メモリ管理 — APP 側のメモリ管理画面
• 詳細設定 — 企業メモリ — 企業レベルメモリの管理
• ツール管理 — メモリ関連ツール（memory_query、memory_manage）
• マルチノードアーキテクチャ — アカウント横断 Gateway 隔離メカニズム