OKF Agent Memoryは、Google OKF v0.2に基づく、ドメイン中立のGitネイティブ永続メモリレイヤーをAIコーディングエージェントに提供します。ナレッジをYAMLフロントマター付きのシンプルなMarkdownファイルとしてリポジトリに直接保存し、アドホックなMarkdownファイルとブラックボックスのベクトルデータベースの橋渡しをします。

システムは以下の5つのレイヤーを実装します：OKF v0.2仕様、エージェントメモリ規約、エージェントスキル、Goベースのツール群、プロジェクト知識コーパス。主なハイライトには、300µs未満のインメモリBM25検索、約4msのグラフ検証、ベンダーロックインゼロ、取得時のAPIコストゼロが含まれます。

パフォーマンスベンチマークは、Python/ベクトルDBランタイムに対して大きな優位性を示しています：150ms〜800msの検索レイテンシが300µs未満に低下し、コールドスタートのオーバーヘッドが4ms未満に抑えられ、メモリフットプリントは15MB未満に維持されます。取得コストは、1,000クエリあたり0.10〜0.50ドルと比較してゼロです。

純粋なGoで構築され、外部依存関係はゼロです。Model Context Protocolサーバー、コンテキスト肥大化を軽減するプログレッシブディスクロージャー、検索してから書き込む原則を提供します。ソフトウェアエンジニアリング、コーチング、科学研究、オペレーションの各ドメインをサポートします。ユーザーはLM StudioまたはOllamaでローカルにベンチマークを再現できます。

主要エンティティ：企業：GitHub、Google、Hacker News

FAQ：OKF Agent Memoryとは何ですか？また、AIエージェントのコンテキスト制限をどのように解決しますか？

OKF Agent Memoryは、GoogleのOpen Knowledge Format v0.2に基づく、AIコーディングエージェント向けのGitネイティブ永続メモリレイヤーです。アーキテクチャ上の意思決定、ドメインの発見、運用上の事実を、YAMLフロントマター付きのシンプルなMarkdownファイルとしてリポジトリのknowledge/ディレクトリに直接保存することで、コンテキスト制限を解決します。これにより、AIエージェントの会話を終了する際のリセットを防ぎ、プログレッシブディスクロージャーによるコンテキストの肥大化を解消し、トークン使用量を80%削減します — すべて外部データベースやAPIコストなしで実現します。

FAQ質：OKF Agent Memoryとは何ですか？また、AIエージェントのコンテキスト制限をどのように解決しますか？

FAQ答：OKF Agent Memoryは、GoogleのOpen Knowledge Format v0.2に基づく、AIコーディングエージェント向けのGitネイティブ永続メモリレイヤーです。アーキテクチャ上の意思決定、ドメインの発見、運用上の事実を、YAMLフロントマター付きのシンプルなMarkdownファイルとしてリポジトリのknowledge/ディレクトリに直接保存することで、コンテキスト制限を解決します。これにより、AIエージェントの会話を終了する際のリセットを防ぎ、プログレッシブディスクロージャーによるコンテキストの肥大化を解消し、トークン使用量を80%削減します — すべて外部データベースやAPIコストなしで実現します。