What is Mnexium?
ほとんどのAIアプリケーションは「金魚の記憶」に悩まされています。チャットが終了した瞬間にコンテキストを失い、ユーザーは毎回自分の好みを繰り返し伝えなければならず、複数ステップからなるタスクもリセットされてしまいます。Mnexiumは、エージェントが真に学習・進化し続けるために必要な、永続的かつ説明可能なメモリ基盤を提供します。
Mnexiumは、既存のAI呼び出しに対してインテリジェントなプロキシレイヤーとして動作し、コンテキスト管理に伴う煩雑な処理を自動で担います。会話から事実を抽出し、タスクの進捗を追跡し、関連する履歴を適切に注入することで、開発者は複雑なベクトルデータベースや埋め込み（embedding）パイプラインの管理ではなく、コアプロダクトの構築に集中できます。
主な機能
🧠 自律的な長期記憶 Mnexiumは会話から意味のある事実やユーザーの好みを自動的に特定・抽出します。「learn: true」を設定すれば、エージェントは食事制限やコーディングスタイルといったユーザー固有の情報を保存し、次回以降のセッションで自動的に想起。真にパーソナライズされた体験を実現します。
📋 タスク単位のエージェント状態管理 エージェント専用の「スクラッチパッド」により、複数ステップからなるワークフローを効率的に管理できます。この機能はタスクの進捗状況や保留中のアクションを追跡し、ユーザーが数時間後、あるいは数日後に予約やレポート作成を再開したい場合でも、エージェントが中断した直後の状態から正確に再開できるようにします。
🔗 SDK不要のゼロ統合 新しいライブラリを一切インストールすることなく、数秒でアプリケーションにメモリ機能を追加できます。OpenAIへの標準的なREST/JSONリクエストに単に「mnx」オブジェクトを追加するだけで、Mnexiumが裏側でストレージ、検索、プロンプト強化のすべてを自動処理します。
🔄 意味に基づくコンフリクト解決 「上書き（superseding）」という仕組みを通じて、変化する情報をインテリジェントに管理します。例えばユーザーが「イタリア料理が好き」から「和食を好む」に考えを変えた場合、Mnexiumは古い記憶を自動的に無効化し、新しい情報を優先してコンテキストの矛盾を防ぎます。
🔍 完全な監査性と可観測性 エージェントの「思考プロセス」を完全に可視化できます。Mnexiumは記憶の作成・想起のすべてについて完全な監査証跡を提供し、重要度スコアや意味的マッチングデータを含めて記録。エージェントがなぜ特定の回答をしたのか、その理由を常に明確に把握できます。
ユースケース
パーソナライズされたカスタマーサポート 顧客の技術環境や過去の課題を記憶するサポートボットを構築できます。シリアル番号を毎回尋ねる代わりに、エージェントはユーザーの名前で挨拶し、その人のハードウェア構成を自動的に参照します。
中断可能で再開可能な旅行アシスタント 複雑で複数日にわたるプランニングを管理するエージェントを実現できます。ユーザーがフライト予約を開始中に中断しても、「Agent State」が保持されるため、後で戻ってきて「あの予約を終わらせよう」と言うだけで、詳細を再入力することなく続きから進められます。
マルチテナントSaaSワークスペース 組織ごとに独立したメモリ環境をデプロイできます。「subject_id」をユーザーに、「project_id」を組織にマッピングすることで、メモリを厳密に分離し、業務環境におけるデータの混在を完全に防止します。
なぜMnexiumを選ぶべきか？
Mnexiumは単なるベクトルデータベースではありません。これは、エージェント型ワークフローに特化して設計された、思想を持ったメモリレイヤーです。従来のベクトルDBでは、埋め込み（embedding）、チャンキング、検索ロジックを手動で管理する必要がありますが、Mnexiumはそのライフサイクル全体を自動化します。
このプラットフォームは高度なメッセージ組み立て順序（Message Assembly Order）を採用し、最適なプロンプトを構築します。システムプロンプトを解決し、現在のタスク状態を注入し、意味的に関連する記憶を引き出し、チャット履歴を正確な順序で前方に配置します。これにより、LLMはトークン制限を超えることなく、ユーザーの現在のリクエストに集中しながら、最も関連性の高いコンテキストを受け取ることができます。
AIとのインタラクションを変革する
単なるチャットボットから真のデジタルアシスタントへと進化するには、「記憶し、成長する」能力が不可欠です。Mnexiumは、最小限のエンジニアリング負荷でその進化を可能にするインフラストラクチャを提供します。永続性と状態管理の複雑さをオフロードすることで、あなたのエージェントはすべてのユーザーに対して真に長期的かつ実質的な価値を生み出すことができるのです。
More information on Mnexium
Launched
2025-11
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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<5k
Tech used
Next.js,Vercel
Mnexium was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2026-01-04.
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