coderouter-plugin-memory 0.3.1

Wire-level memory plugin for CodeRouter — pluggable backends (builtin / agentmemory / mem0 / null).

coderouter-plugin-memory

毎セッション同じ説明を繰り返す問題、
ルーター層で透過的に直します。

日本語 · English · 設計ドキュメント · CodeRouter 本体

現在の状態 (v0.3.0): 4 backend (builtin / agentmemory / null / 計画中の mem0) と回路ブレーカー、112 unit tests を含む初版を PyPI に公開済み。CodeRouter v2.3.0a1+ の Plugin SDK と組み合わせて動作。詳細は CHANGELOG と設計ドキュメント。

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30 秒で

あなたのエージェント (Claude Code / Cursor / 自作 agent)
                │  ← memory のことを知らなくていい
                ▼
        ┌─ CodeRouter ──────────────┐
        │  ① pre-request hook        │ ─→ memory backend に検索
        │     append_system_prompt 注入 │
        │  ② 通常の routing + L1-L6 ガード │
        │  ③ post-response hook       │ ─→ memory backend に蓄積
        └────────────────────────────┘
                │
                ▼
            Local LLM (Ollama / LM Studio / ...)

何をしてくれるか:

• agent が memory ツールを 知らなくても wire 層で会話文脈が引き継がれる
• backend は 差し替え可能 (sqlite3 内蔵 / agentmemory 推奨 / mem0 / null)
• agent 側のコードを 1 行も変えない (CodeRouter を経由するだけ)
• memory が壊れても routing は止まらない (degrade pathway 完備)
• Claude Code でも自作 agent でも同じ wire 経由なので 同じ memory 体験

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なぜ「wire 層」?

ほとんどの agent memory ツール (agentmemory / mem0 / Letta) は agent 側で動きます。memory_save / memory_recall を MCP tool や SDK 経由で agent が能動的に呼ぶ設計です。

これは Claude Code / Cursor のような MCP 対応 agent には便利ですが、自作 agent や MCP 非対応のクライアントは対象外です。

このプラグインは代わりに wire 層 (agent ↔ LLM backend の中間) に置きます:

観点	agent 側 memory ツール (agentmemory 等)	このプラグイン (wire 層)
agent 側のコード	MCP client / SDK 呼び出しが必要	不要 (CodeRouter を通すだけ)
対応 agent	MCP 対応 agent のみ	Anthropic API を話す全 agent
Memory engine	自前実装	agentmemory 等を backend として委譲
機能の depth	単独で完結	wire 透過注入のみ (engine は backend 側)

両者は競合せず、組み合わせが理想です: agent が MCP で agentmemory を直接叩きつつ、CodeRouter も wire で透過注入することで、memory tool 利用率に依存せず確実に文脈が引き継がれます。

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使い方

1. インストール

# CodeRouter 本体 (v2.3.0+ が必要)
uv tool install coderouter-cli

# このプラグイン
pip install coderouter-plugin-memory

2. memory backend を起動 (agentmemory を推奨)

# 別ターミナルで
npx -y @agentmemory/agentmemory
# → http://localhost:3111 で待ち受け

3. providers.yaml に追記

plugins:
  enabled:
    - memory                       # ← entry point 名 (パッケージ名ではない)
  config:
    memory:
      backend: agentmemory         # builtin / agentmemory / mem0 / null
      endpoint: http://localhost:3111
      inject_token_budget: 2000    # システムプロンプトに注入する上限
      secret_env: AGENTMEMORY_SECRET  # 認証トークンの環境変数名

4. CodeRouter 起動

coderouter serve --port 8088
# 起動ログに plugin-loaded plugin=memory group=input_filter / observer が出る

これだけ。あなたの agent は CodeRouter を経由する設定にするだけで、自動的に前回セッションの文脈が引き継がれます。

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バックエンド一覧 (v0.3.0 で利用可能)

Backend	状態	こういう人向け
builtin	✅ v0.3.0	余計なサービスを増やしたくない。sqlite3 + LIKE 検索の最小機能。お試しに。
agentmemory	✅ v0.3.0	推奨。LongMemEval-S R@5 95.2%、4 層 consolidation、token 92% 削減 (公称)。npx で起動。
null	✅ v0.3.0	明示的に memory を切る、または backend が落ちたときの自動 fallback 先。
mem0	⏳ 計画中	すでに mem0 を使っているユーザー (要望ベースで実装)。

すべての backend は同じ MemoryBackend プロトコルを実装するので、providers.yaml の backend: を書き換えるだけで切り替えられます。

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ロードマップ

Phase	内容	状態
P1	CodeRouter 本体に Plugin SDK 追加 (coderouter.plugins)	✅ CodeRouter v2.3.0a1+
P2	builtin sqlite3 backend / project_id / Inject / Record + tests	✅ v0.3.0
P3	agentmemory backend + integration tests + smoke script	✅ v0.3.0
P4	回路ブレーカー (連続失敗で degrade) + 自作 agent walkthrough + examples	✅ v0.3.0
P0	agentmemory 実 endpoint smoke 検証 (scripts/smoke_agentmemory.sh)	⏳ ローカルで手動実施
P5	mem0 backend	⏳ 要望ベース

詳細な実装計画: v2.3-plugin-memory-plan.md

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自作 agent から見た価値 (walkthrough)

このプラグインの本領は「自作 agent がコードを書かずに memory を得られる」点にあります。

30 行の自作 agent (examples/walkthrough_agent.py 抜粋)

import sys, os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url=os.environ.get("CODEROUTER_BASE_URL", "http://localhost:8088/v1"),
    api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "dummy"),
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6:35b-a3b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": " ".join(sys.argv[1:])},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

書かれていないもの:

• memory_save / memory_recall の呼び出し
• MCP client のセットアップ
• sqlite / vector store / Redis の import
• レート制限・fallback chain・drift detection

すべて CodeRouter の wire 層が裏で処理しています。

動かし方 (2 セッション)

# Terminal 1: 必要なら agentmemory を起動
npx -y @agentmemory/agentmemory   # builtin backend を使うなら不要

# Terminal 2: CodeRouter を起動
coderouter serve --port 8088

# Terminal 3: agent を 2 回実行
python examples/walkthrough_agent.py "プロジェクトのテーマカラーは indigo です。覚えておいて。"
# → "了解しました。indigo を覚えておきます。"

python examples/walkthrough_agent.py "プロジェクトのテーマカラーは何でしたっけ?"
# → "indigo です。"   ← 前回の文脈が透過的に注入されている

agent コードには「過去のセッション」を取り出すロジックは 1 行もない。それでも 2 回目の応答が 1 回目を覚えているのは、wire 層の plugin が <previous-session-context> を system prompt に prepend しているから。

サンプル設定 / 完全なコードは examples/ を参照。

Build less in your agent, get more from the wire。

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関連プロジェクト

プロジェクト	役割	このプラグインとの関係
CodeRouter	wire 層ルーター本体	必須。Plugin SDK の host
agentmemory	agent memory MCP server	推奨 backend。R@5 95.2%
mem0	memory layer API	任意 backend
Hermes Agent	self-improving agent framework	上位レイヤー、補完関係
Plugin SDK 設計	CodeRouter 側の plugin 契約	このプラグインが従う仕様

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ライセンス

MIT — LICENSE を参照。