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Mem0（メムゼロ）
LLMエージェントに自動的な長期記憶管理を提供するOSSライブラリ。会話から重要情報を自動抽出・更新・削除し、複数LLMアプリケーションにわたる統一メモリ層として機能する。
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2026/6/7 更新
関連タグ
LLMメモリ
OSS
自動記憶管理
Mem0
エージェント
Mem0 — LLMエージェント統合メモリライブラリ
概要
Mem0は「LLMに記憶を追加するのを5分で実現する」をコンセプトにしたオープンソースライブラリ。2024年の登場以来、LLMアプリ開発者コミュニティで急速に普及し、2025年時点でGitHub 30,000+ starsを持つ。会話から重要情報を自動抽出し、既存記憶の更新・矛盾解消・削除を自動で行う「自律的な記憶管理」が最大の特徴だ。
コアコンセプト: 自動記憶サイクル
ユーザー発言 → LLMが重要情報を抽出 → 既存記憶と照合 → ADD: 新情報を追加 → UPDATE: 既存記憶を更新 → DELETE: 矛盾・古い情報を削除 → NOOP: 変更不要
例:
- ユーザー: 「最近東京から大阪に引っ越した」→ UPDATE memory[location]: 東京→大阪
- ユーザー: 「やっぱり犬アレルギーじゃなかった」→ DELETE memory[dog_allergy]
アーキテクチャ（三層）
ベクトルDB（セマンティック検索用）
- 記憶テキストを埋め込みベクトルで格納
- クエリ時にcos類似度でtop-k記憶を検索
- 対応: Qdrant / Pinecone / Chroma / Weaviate / pgvector
グラフDB（関係性管理用）
- エンティティ間の関係をグラフ構造で表現
- 「Aさんの同僚がBさん」等の関係記憶を管理
- 対応: Neo4j
KVストア（メタデータ管理用）
- 記憶のメタ情報（作成日時・重要度・ユーザーID等）
- 対応: Redis / SQLite
クイックスタート（Python）
from mem0 import Memory client = Memory()
記憶の追加（会話から自動抽出）
client.add( messages=[ {"role": "user", "content": "私はコーヒーより緑茶が好きです"}, {"role": "assistant", "content": "覚えておきますね！"} ], user_id="user_001" )
記憶の検索
results = client.search("飲み物の好み", user_id="user_001")
→ [{"memory": "緑茶が好き", "score": 0.95}]
技術仕様
| 要素 | 詳細 |
|---|---|
| 公開 | 2024年（GitHub: mem0ai/mem0） |
| ライセンス | Apache-2.0 |
| スター数 | 30,000+（2025年5月時点） |
| Python SDK | pip install mem0ai |
| 対応LLM | OpenAI / Anthropic / Google / Groq / ローカルモデル |
| クラウド版 | mem0.ai（マネージドAPI） |
| セルフホスト | Docker Compose提供 |
競合との比較
| 観点 | Mem0 | MemGPT/letta | LangChain Memory |
|---|---|---|---|
| 自動記憶更新 | ○ | ○（関数呼び出し） | ×（手動） |
| セルフホスト | ○ | ○ | ○ |
| マルチユーザー | ○ | ○ | × |
| 導入難易度 | 低 | 中 | 低 |
| OSS活発度 | 高（30k stars） | 高（14k stars） | 高（90k stars） |
まとめ
Mem0はLLMアプリへの記憶追加を最小コードで実現する実用的ライブラリ。自動記憶管理・マルチLLM対応・豊富なベクトルDB選択肢で、スタートアップからエンタープライズまで幅広く採用されている。長期記憶が必要なチャットbot・AIエージェント・コーチングアプリの開発では最初に検討すべきライブラリの一つ。