概要

TeleMemはMem0互換を標榜する、エージェントや対話システム向けのメモリ管理ライブラリです。複数キャラクタ（ペルソナ）を同時に扱えるメモリモデル、埋め込みベースの意味的重複排除、長期保存のための要約・アーカイブ戦略、さらには動画を含むマルチモーダル情報に対する推論機能までを想定して設計されています。実運用を見据えた検索・取り出し最適化が行われており、既存のMem0ベース実装に組み込みやすい互換性を提供します。

リポジトリの統計情報

• スター数: 14
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 14
• コミット数: 5
• ファイル数: 14
• メインの言語: Python

主な特徴

• Mem0完全互換: 既存のMem0ベースコードに置き換えて利用可能な互換インターフェースを提供。
• セマンティック重複排除: 埋め込みや類似度ベースで冗長なメモリを統合し、保存効率と検索精度を改善。
• 長期対話メモリ: 要約・アーカイブ・フェイディング（忘却）ポリシーを通じた長期保存設計。
• マルチモーダル動画推論: 動画やフレーム情報を扱うための前処理・時系列集約・照合を想定。

技術的なポイント

TeleMemの設計は「意味に基づく整理」と「実運用での効率化」に重きがあります。Mem0互換のAPI層を備え、呼び出し側は既存コードを大きく変えずに移行できます。内部では埋め込みベースのインデックス（ベクトル検索との連携を想定）で意味的類似度を計算し、閾値やクラスタリングで重複する記憶を統合することでデータ量を抑制します。長期保存では対話の要点を自動要約してアーカイブし、時間経過に応じた重要度スコアで参照優先度を制御することが想定されています。マルチキャラクタ管理は、ペルソナごとのメモリスコープや優先度ルールを設けることで混同を防ぎ、キャラクタ別の履歴抽出や復元を容易にします。マルチモーダル面では動画フレームやメタデータを時系列で集約し、テキスト埋め込みと結合してクロスモーダル検索を実現する設計思想が伺えます。パフォーマンス最適化としては、非同期I/Oやバッチ処理、軽量なシリアライズ形式、外部ベクトルDBとの連携などが実装想定のポイントで、実稼働でのスループットとレイテンシ改善に配慮しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• LICENSE: file
• PATCHES.md: file
• README-ZH.md: file
• README.md: file

上記のほかに実装コードや設定、ユーティリティ類を含む合計14ファイル構成です。README群は英語・簡体中文のドキュメントを提供しており、PATCHES.mdで互換性や差分管理に関する注記がある点は運用上ありがたい設計です。

…他 9 ファイル

まとめ

Mem0互換で実運用を見据えた多機能メモリ基盤。拡張性と実用性が高い。

リポジトリ情報：

• 名前: telemem
• 説明: TeleMem is a high-performance multi-character memory system fully compatible with Mem0, featuring semantic deduplication, long-term dialogue memory, and multimodal video reasoning.
• スター数: 14
• 言語: Python
• URL: https://github.com/TeleAI-UAGI/telemem
• オーナー: TeleAI-UAGI
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/176368835?v=4

READMEの抜粋：

TeleMem is an advanced memory management system fully compatible with Mem0, deeply optimized for complex scenarios involving multi-turn dialogues, character modeling, long-term information storage, and semantic retrieval.

Throug…