Memvidとは?
Memvidはエージェントの記憶を1つのファイルに保存します。.mv2ファイルには、ヘッダー、クラッシュ復旧用の組み込み先行書き込みログ、圧縮されたデータセグメント、TantivyのBM25全文インデックス、HNSWベクトルインデックス、時間インデックスが入っており、付随ファイルはありません。書き込みは追記のみのSmart Framesで、各フレームがタイムスタンプとチェックサムを持つため、記憶の過去の状態を照会したり再生したりできます。
名前は昔の名残です。Pythonで書かれたバージョン1は記憶を動画フレーム内のQRコードとして保存していましたが、2026年1月のRustでの書き直し(v2.0.0)でバイナリ形式に置き換えられ、プロジェクトは現在、QRコードという説明を繰り返さないよう求めています。オプション機能として、PDF抽出、CLIPによる画像検索、Whisperによる文字起こし、OpenAIの埋め込み、AES-256-GCM暗号化があります。
Memvidはライブラリであり、事実抽出サービスではありません。入れたものを索引化するだけです。コアには、モデルを使わずにテキストからエンティティ・スロット・値のmemory cardsを取り出す正規表現のルールエンジンがあり、PythonとNode.jsのSDK、CLIもあります 。ライセンスはApache 2.0です。
Memvidは使う価値があるか?
MemvidがこなすのはHindsightやZepより狭い仕事です。オフラインやノートPCで動く必要があるエージェント、知識を成果物として配布したいエージェント、ある時点で何を知っていたかを正確に示す必要があるエージェントに向いています。1つの.mv2ファイルにテキスト、BM25インデックス、HNSWベクトルインデックス、タイムラインが入っており、コピー、暗号化、巻き戻しができます。常駐プロセスは何も要りません。
できないのは、いま何が正しいかを判断することです。書き込みは追記のみのフレームで、ルールエンジンは正規表現でmemory cardsを抽出しますが、矛盾した事実をどう置き換えるかはドキュメントに書かれていません。書き込みは1つのプロセスが排他ロックを持つため、1つのファイルを共有する複数のエージェントは順番待ちになります。情報が変わるユーザーについては、新旧のフレームの順位付けを自分で行う必要があり、これはまさにGraphitiやHindsightが解決するために作られた問題です。
ベンチマークの数字には背景の説明が必要です。MemvidはLoCoMoのカテゴリ1から4で85.65%と報告しています。adversarialカテゴリは除外され、回答はGPT-4o、採点はGPT-4o-miniで、競合より35%優れているとしています。競合の数字、たとえばMem0の66.88%やZepの65.99%は、Mem0の2025年4月の論文から引用したもので、再測定されていません。Mem0は現在、自社プラットフォームでLoCoMo 92.5を報告しています。READMEにあるp50 0.025 ms、p99 0.075 msというレイテンシーには、コーパスの規模もハードウェアも書かれていません。