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Agent_Memory_Techniques

Agent_Memory_Techniquesは、NirDiamantが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです（GitHub: NirDiamant/Agent_Memory_Techniques）。GitHubスターは1,090、フォークは141で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年9月21日です。

30 runnable notebooks teaching everything about agent memory.

★ 1.1k スター⑂ 141 フォークApache-2.0更新 2026年9月

GitHubで見る ↗

▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。

// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ: NirDiamant/Agent_Memory_Techniques
GitHubスター: 1,090
フォーク: 141
ライセンス: Apache-2.0
GitHubでの最終更新: 2026年9月21日
カテゴリ: AIエージェント
掲載タイプ: 完全なインストールガイド

// 仕組み

仕組み

Clarify your goal
Decide what you want the project to do before installing anything.
Clone the repo
Grab the source and skim the README for setup requirements.
Install and configure
Install dependencies and add any API keys or settings it needs.
Run your first task
Launch it and follow the example workflow from the docs.

// 機能

選ばれる理由

30 notebooks

A full curriculum, runnable top to bottom.

Major systems covered

MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, and more.

Benchmarks included

LoCoMo evaluations hands-on.

Production patterns

Beyond theory: how teams ship it.

Runnable code

Learn by executing, not just reading.

Free course-quality

A class worth paying for, at no cost.

// 自分で実行

自分で実行してみる

Step 1 — Clone the repo

Download the notebooks and move into the folder.

git clone https://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques.git
cd Agent_Memory_Techniques

Step 2 — Install Jupyter
Get JupyterLab plus the repo's Python requirements.
```
pip install jupyterlab
pip install -r requirements.txt
```
Step 3 — Open the notebooks
Launch JupyterLab and work through the notebooks in order.
```
jupyter lab
```

// 活用例

作れるもの

Learn agent memory hands-on.
Compare Mem0 vs Zep vs Graphiti yourself.
Study LoCoMo benchmarks.
Teach a team agent memory.

// よくある質問

よくある質問

Who maintains Agent_Memory_Techniques?

It is an open-source project at NirDiamant/Agent_Memory_Techniques with 141 forks. Check the contributors tab and recent commits to judge how active maintenance is.

Is Agent_Memory_Techniques free to use?

Yes — Apache 2.0 allows commercial use and modification. Keep the license and notice files, and note it includes a patent grant.

Do I need a GPU?

No — these are notebooks about memory techniques; a laptop with Python and Jupyter is enough.

Beginner friendly?

Yes — it's structured as a course, from buffers to production patterns.

How do I get started?

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — Agent_Memory_Techniquesが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

openclaw★ 391.6k
A personal AI that really does things — on any OS, with your data staying yours.
superpowers★ 294.9k
An agentic skills framework & software development methodology that works.
ECC★ 275.2k
Agent harness optimization system with skills, memory and security for Claude Code, Codex and more
hermes-agent★ 252.0k
The agent that grows with you — a Python framework for adaptive AI agents.
deepseek-harness★ 245.5k
DeepSeek's plugin-based agent harness where everything is a plugin.

// さらに見る agents

さらに見る： AIエージェント

カタログの中でAgent_Memory_Techniquesとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

Talorys★ 1.1k
Talorys — your personal AI agent in your own Cloudflare account: chat, memory, tasks, notes and scheduled routines, deployed with one command
SandboxFusion★ 1.1k
ByteDance's SandboxFusion: a secure sandbox for running and judging LLM-generated code in 20+ languages.
weave★ 1.1k
A toolkit for developing AI-powered apps, from the Weights & Biases team.
langsmith-sdk★ 1.1k
Official SDKs for tracing with LangSmith.
labs-molt★ 1.2k
A lean, HuggingFace-native RL framework for agentic research.
autoevals★ 1.1k
Fast, best-practice evaluations for AI model outputs.

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