Spectron
AIエージェント向けの、来歴優先の三時間記憶・知識レイヤー。SurrealDB上に構築。
Spectronは、AIエージェントに永続的でクエリ可能な自律型メモリを提供するステートレスなアプリケーション層で、SurrealDB上に直接構築されています。1回のACIDトランザクションで、グラフ、ベクトル、ドキュメント、構造化レコードを統合します。すべての事実には来歴（ソース、信頼度、語彙スパン）と三時間クロック（システム時間、既知時間、有効時間）が付与されます。上書きの代わりに継承（スーパーセッション）を採用。8つの柱と6つの記憶カテゴリ（エピソード記憶、アイデンティティ、知識、コンテキスト、指示、不確実性）により、意味、語彙、関係、時間、空間の次元にわたる一貫性を実現します。MCPサーバー、SDK（Python、TS、Kotlin、Swift）、ハーネスアダプター（LangChain、Claude Code、OpenAI Agents、Vercel AI SDK）により、Cursor、Claude Desktop、Claude Code、その他のMCPクライアントとの即時統合が可能です。現在は招待制の早期プレビュー版です。
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使い方 Spectron?
Spectronを使用するには、まず早期プレビューアクセスのためにウェイティングリストに登録してください。許可されたら、内蔵MCPサーバーを含む単一のRustバイナリをダウンロードします。単一の設定エントリでMCPクライアント（例：Cursor、Claude Desktop、Claude Code）に接続します。または、生成されたSDK（Python、TypeScript、Kotlin、Swift）やハーネスアダプター（LangChain、OpenAI Agents、Vercel AI SDK、n8n、Zapier）のいずれかを使用します。メモリをスコープするためにコンテキストを定義し、会話のターンやドキュメントを取り込み、設定済みのLLMを介してエンティティ、属性、関係を自動抽出します。階層型検索（直接ルックアップ、レスポンス再利用、ハイブリッド検索、全コンテキストフォールバック）を使用してクエリを実行します。自律メカニズム（内省、精緻化、統合）を使用して、インタラクション間の理解を深めます。トレースグラフと組み込みコマンド（spectron entities show、spectron inspect trace）でシステムを監視します。
Spectron の主な機能
Spectron の使用例
Spectron よくある質問
最も影響を受ける職業
AIエンジニア
機械学習エンジニア
ソフトウェア開発者
プラットフォームエンジニア
データエンジニア
DevOpsエンジニア
