What is MemOS?
大規模言語モデル（LLM）は、しばしば持続性に課題を抱えており、単一のセッションやプロンプトウィンドウを超えてコンテキストを保持し、進化する能力が制限されています。MemOS（Memory Operating System）は、この重要な課題を解決するために設計された、産業グレードのオープンソースフレームワークです。メモリを第一級のシステムリソースとして扱うことで、MemOSはLLMに構造化され、永続的で転送可能な長期記憶を提供し、LLMを静的な生成器から適応的で継続的に学習するデジタルアシスタントへと変革します。
主な機能
MemOSは、従来のオペレーティングシステムから着想を得た階層型アーキテクチャを採用し、AIメモリ管理に対する包括的かつ体系的なアプローチを提供します。
🧠 標準化されたMemCubeの統合
MemOSは、MemCubeを導入します。これは、以下の3つの異なる種類のメモリを統一的に統合する標準化されたカプセル化です。plaintext memory（コンテキスト/対話履歴）、activation memory（KV Cacheおよび中間状態）、parameter memory（長期知識およびファインチューニングデータ）。この統一されたフレームワークにより、モデルはメモリを動的に検索、更新、構成できるようになり、タスク全体でより正確な推論と適応的な行動をサポートします。
🚀 予測型メモリスケジューリング
メモリ検索を待つのではなく、MemOSはNext-Scene Predictionを特徴とする斬新なMemory Schedulingパラダイムを採用しています。文脈上の手がかりとタスクの意図に基づいて、スケジューラは潜在的なメモリ要件を非同期に予測し、関連するメモリ断片を作業コンテキストにプリロードします。これにより、応答レイテンシが大幅に削減され、GPU利用率が最適化され、非常に効率的でコンテキストを意識したメモリアクセスが保証されます。
🔗 標準化されたMemory APIと相互運用性
本システムは、開発者向けに標準化されたMemory APIを提供し、永続メモリ操作（作成、更新、転送、ロールバック）をLLMワークフローにシームレスに統合することを可能にします。この層は、モデル間およびセッション間のメモリ転送をサポートし、インテリジェントシステムが異なるエージェント、デバイス、およびアプリケーション間でコンテキストと知識を共有および再利用できるようにします。
ユースケース
MemOSは、継続性、信頼性、パーソナライゼーションを必要とする複雑な長期AIアプリケーションの開発を可能にします。
パーソナライズされたデジタルエージェント：ユーザーの好み、過去のインタラクション、行動習慣を継続的に蓄積する、真の長期デジタルアシスタントを構築します。その後の各インタラクションでは、より深く進化するメモリベースが活用され、時間の経過とともに改善される、高度にパーソナライズされた関連性の高いサービスが提供されます。
構造化された研究および知識管理：研究チームや企業向けに、MemOSは分散したプロジェクトデータ、分析結果、メモの構造化された長期保存を可能にします。研究者は、広大で継続的に更新される知識ベース全体で、動的かつマルチホップな検索が可能なインテリジェントアシスタントを展開し、研究の継続性と高い効率性を確保できます。
高信頼性および監査可能なシステム：トレーサビリティとコンプライアンスが最重要視される金融や法律のような分野では、MemOSはメモリの履歴（来歴）および監査機能を提供します。モデルの推論は、メモリシステム内の特定の知識源に正確に遡って追跡でき、透明性、監査可能性、およびシステム全体の信頼性を大幅に向上させます。
独自の利点
MemOSは、従来のRetrieval-Augmented Generation (RAG) や基本的なキャッシュソリューションとは一線を画す、検証可能なパフォーマンス向上とアーキテクチャの安定性を提供します。
1. 長期推論における最先端のパフォーマンス
業界で認識されているLoCoMo (Long Conversational Memory) Benchmarkで評価されたMemOSは、複雑なメモリタスク全体で優れたパフォーマンスを発揮します。
| タスクカテゴリ | MemOSスコア | OpenAI Global Memory | OpenAIに対する改善率 |
|---|---|---|---|
| 時間的推論 | 73.21% | 28.25% | +159% |
| マルチホップ検索 | 64.30% | 60.28% | +6.7% |
| オープン・ドメイン | 55.21% | 32.99% | +67.3% |
| シングルホップ | 78.44% | 61.83% | +26.8% |
| 全体的な精度 | 73.31% | 52.75% | +38.97% |
システム要求が最も高いタスクである時間的推論におけるMemOSの大幅なリードは、複雑な長文脈シナリオにおけるその統一されたメモリスケジューリングおよび検索メカニズムの効率性と精度を証明しています。
2. 効率性の向上とトークン削減
予測型スケジューリングと最適化された検索フレームワークにより、MemOSは大幅に短いコンテキスト長で高い精度を達成できます。
MemOSは、約1,000トークンのコンテキスト長（Top-K 20）で最適なパフォーマンスを達成します。
比較対象システムは、同様の精度レベルに達するためにしばしば2,000〜4,000トークンを必要とします。
正確な呼び出しに必要な入力サイズを最小限に抑えることで、MemOSはエンコードコストを劇的に削減し、計算負荷を軽減し、システム全体の処理能力を向上させます。
3. KV Cache再利用による推論の高速化
MemOSは、スケジューリングシナリオにおいてActivation Memory（KV Cache）を効率的に管理および再利用します。実験により、モデルサイズとキャッシュコンテキスト長が増加するにつれて、Time-to-First-Token (TTFT) の高速化率が大幅に向上することが示されています。長期記憶シナリオでは、TTFTの高速化率は70%を超え、大規模推論タスクにおけるデコード性能と全体的な応答性を向上させる上で、メモリスケジューリング層の価値を証明しています。
結論
MemOSは、真に記憶し、適応し、進化するインテリジェントシステムを構築するための不可欠な基盤を提供します。統一されたメモリ管理と予測型スケジューリングのための標準化された産業グレードのフレームワークを提供することで、MemOSは開発者と企業がLLMアプリケーションにおいて、新たなレベルのインテリジェンス、信頼性、および効率性を引き出すことを可能にします。
インテリジェントシステムの未来を探求してください：MemOSの詳細についてはGitHubをご覧ください。または、近日公開予定のPlayground機能にサインアップして、パフォーマンスの向上を直接体験してください。
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Source: Similarweb (Oct 20, 2025)
MemOS was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-19.
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