メモリ機能を備えたエージェント開発環境「Agent-with-memory-GDG」
概要
「Agent-with-memory-GDG」は、Neo4jグラフデータベースを基盤に、Graphiti MCPサーバーと連携するメモリ機能付きPythonエージェントの開発環境を構築するためのリポジトリです。DockerによるNeo4jの簡単セットアップ手順や、Python 3.10以上を利用した非同期スクリプトの実行環境構築法が明記されており、分散された情報をグラフ構造で管理しながらエージェントが過去の対話やデータを記憶・活用する仕組みを実装可能です。これにより、知識グラフを活用した高度なAIエージェントの開発が促進されます。
リポジトリの統計情報
- スター数: 8
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 8
- コミット数: 4
- ファイル数: 6
- メインの言語: Python
主な特徴
- Neo4jをDockerコンテナ上で簡単に起動・管理可能な環境構築手順を提供
- Python 3.10以上対応の非同期実行環境（uv）を利用したエージェントスクリプト実行
- Graphiti MCPサーバーとの連携によるメモリ管理・知識グラフ構築を実現
- 簡潔かつ実践的なセットアップガイドで、AIエージェントのプロトタイピングを効率化
技術的なポイント
本リポジトリは、Neo4jという高性能なグラフデータベースを中核に据え、Graphiti MCPサーバーと連携させることで、エージェントが記憶（メモリ）を効率的に管理・活用できるシステムを構築しています。Neo4jはノードやリレーションでデータを柔軟に表現できるため、エージェントの対話履歴や状態情報、知識ベースをグラフ構造として保存しやすく、検索や更新も高速に行えます。
セットアップにはDocker Composeを利用し、Neo4jをローカル環境に手軽にデプロイ可能です。これにより環境依存を減らし、誰でも同一の環境構築が再現できる点が大きなメリットです。同時に、Python 3.10以上を前提にしており、非同期処理が得意な新機能を活用。uvという非同期ランタイムを利用して、エージェントのメインスクリプトを効率よく実行できる構成になっています。
Graphiti MCPサーバーは、メモリ管理・キャッシュ機能を提供し、エージェントが過去の会話やデータを動的に参照して応答を生成する際に重要な役割を果たします。この連携により、単なる一過性の対話ではなく、長期的な文脈を保持しながらの高度な対話が実現します。
コード構成もシンプルで、agent.pyにエージェント本体のロジックが集約され、環境変数管理用の.env.exampleや依存関係をまとめたrequirements.txtも整備。初学者から実務者まで幅広く利用しやすい設計です。また、READMEに記載のセットアップ手順は丁寧で、DockerやPython環境の準備から、Neo4jの起動、エージェントの起動まで段階的に解説されているため、スムーズに開発を開始できます。
総じて、分散データ管理や知識グラフを活用したAIエージェント開発において、環境構築のハードルを下げつつ、拡張性・実用性を兼ね備えた優れたテンプレートとして活用可能なリポジトリと言えます。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
.env.example: 環境変数のサンプルファイル。Neo4jやGraphitiサーバーの接続設定などを記述する。.gitignore: Git管理対象外のファイル・ディレクトリを指定。README.md: 本リポジトリの概要とセットアップ手順を記載。agent.py: メモリ機能付きエージェントのメインスクリプト。Neo4jとGraphitiを連携し、対話や記憶管理のロジックを実装。requirements.txt: Pythonの依存パッケージを列挙し、一括インストールを容易にする。docker-compose.yml: Neo4jを含むDockerコンテナ群の構築・起動を定義（READMEにあり推定）。
まとめ
Neo4jとGraphitiを活用したメモリ機能付きPythonエージェント開発の効率的な環境構築リポジトリ。
リポジトリ情報：
- 名前: Agent-with-memory-GDG
- 説明: 説明なし
- スター数: 8
- 言語: Python
- URL: https://github.com/ParthSinha-smartSense/Agent-with-memory-GDG
- オーナー: ParthSinha-smartSense
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/112147819?v=4