Awareness: AI エージェントのための記憶・成長システム
ポジショニング: マルチエージェントシステム向けのクラウド記憶インフラ コアバリュー: AI に記憶させるだけでなく、AI に「経験」と「認知習慣」、そして成長する能力を与えます。
Awareness とは
AI エージェントは新しいセッションを始めるたびに、それまでの内容をすべて忘れてしまいます。同じプロジェクトの背景を説明し直し、同じコーディングの好みを教え直し、同じ失敗を繰り返すのを見ることになります。
Awareness はこの問題を解決します。AI エージェントに継続的に積み上がる経験を与えるクラウド記憶インフラであり、単なる生のテキスト保存ではなく、やり取りのたびに賢くなる構造化された知識を提供します。
毎回ゼロからメモを読み返す従業員と、何年ものチームの経験を本当に自分のものにした従業員との違いだと考えてください。Awareness はあなたの AI エージェントを後者に変えます。
Awareness の違い
ほとんどの記憶ソリューションは、テキストを保存して取り出すだけです。Awareness は根本的に異なることを行います。何が起きたのかを理解し、構造化された知識として保存します。決定、スキル、落とし穴、好み — 次にエージェントがより良く行動するために本当に役立つ種類の知識です。
会話が意思決定の資産になる
AI エージェントがタスクを完了すると、Awareness はそのセッションを再利用可能なナレッジカードへ自動的に蒸留します。
- 決定 — 「join の複雑さを考慮して MongoDB ではなく Postgres を選んだ」
- 落とし穴 — 「本番環境で
db pushを実行しないこと — カラムが削除される」 - スキル — 「デプロイ: pull → build → nginx reload」
- 好み — 「変数名には必ず snake_case を使う」
次に同じ問いに直面したエージェント、あるいはチームメンバーには、すでに答えが用意されています。
経験はエージェントをまたいで蓄積される
マルチエージェントシステムでは、Agent A が苦労して得た教訓も、Agent B が引き継いだときに失われません。Awareness は MCP プロトコルを通じてエージェント間で記憶を受け渡します。
- Agent A が調査の末にある方針を破棄する → Agent B は自動的にその警告を受け取る
- コードレビュー担当のエージェントは、その設計判断が下された理由の完全な文脈を把握できる
- 新しいチームメンバーは初日からプロジェクトの知識の履歴すべてを引き継げる
もう同じ説明を繰り返さない
Awareness はすべてのセッションと IDE をまたいで、ワークフローの好み、チームの規約、プロジェクトの文脈を記憶します。Cursor から VS Code に切り替えても、AI エージェントはあなたの働き方を理解したままです。
6 つのコアバリュー
1. 会話が資産になる
議論やタスクのセッションはすべて、検索可能な意思決定カードと経験のつながりへ自動的に蒸留されます。失われるものはありません。文脈を説明し直す必要もなくなります。
2. 定着するスキルと好み
Awareness が記録するのは、何を行ったかだけではありません。どのように行ったか — 推論の手順、解決のアプローチ、衝突の解消方法、チームの好み — も記録します。断片だけでなく、ワークフロー全体を再利用できます。
3. 手順を備えた実行カード
カードには完全な実行ガイドが含まれます。手順、プロンプト、前提条件、そしてリスクの目印です。単なるメモではなく、実行可能な指示として機能します。
4. 衝突検出と自己修復
新しい知識が既存の記録と矛盾したとき、Awareness はそれを自動的に検出します。古くなったカードや矛盾するカードには印が付けられ、知識ベースの正確さが長期にわたって保たれます。
5. アーキテクチャの追跡可能性
すべての決定は、その根拠とともに記録されます。「なぜこの設計になったのか」と誰かが尋ねたとき、答えはコードの中だけでなくナレッジグラフの中にあります。
6. 取引可能な資産としての経験
Memory Market では、専門家が作成した高品質な Skill パックや意思決定テンプレートをインストールでき、プロジェクトでそのまま利用できます。
実際のユースケース
Vibe Coding: エージェントが毎回すべてを忘れるとき
vibe coding における最大の苦痛はコードを書くことではなく、セッションのたびに文脈を説明し直すことです。FastAPI を snake_case で使うようエージェントに伝えます。次のセッションでは「どのフレームワークを使っていますか」と聞き返されます。Redis キャッシュを使わないよう警告します。次のセッションでは Redis キャッシュが追加されています。
Awareness があれば、あらゆる決定、好み、落とし穴が自動的に保存され、呼び出されます。新しいセッション ≠ 新しい文脈。エージェントは中断したところから正確に再開します。
チーム: 同じ失敗の繰り返しを防ぐ
Agent A があるライブラリを調査し、重大なバグを見つけて採用を見送ります。3 週間後、Agent B が同じライブラリを追加しようとします。Awareness は衝突を提示し（「アーキテクチャ決定の衝突を検出しました」）、コードが 1 行も書かれる前に、元の調査結論を Agent B に示します。
個人開発者: あなたを理解している AI
AI コーディングアシスタントは次のことを記憶します。
- 好みのコーディングスタイルと命名規則
- 使用しているライブラリと、その具体的なバージョン
- 先月のデータベース移行の問題をどう解決したか
再学習も、説明のやり直しも不要です。ただ知っているのです。
新メンバーのオンボーディング
新しいエンジニア（人間でも AI エージェントでも）がプロジェクトに加わります。数週間分の Slack 履歴を読む代わりに、Awareness に問い合わせます。
- 「なぜ 11 月に認証システムを再設計したのか」
- 「このプロジェクトではどのようなデプロイ手順を使っているのか」
- 「決済モジュールに既知の落とし穴はあるか」
すべての答えが用意されており、元の文脈まで辿れます。
結論だけでなく、その背後にある思考も
ほとんどの知識システムは、何が決まったかを記録します。Awareness はなぜを記録します。
AI エージェントが 3 つの選択肢を調査して 2 番目を選んだとき、選択そのものだけを記録するのではありません。何を検討し、何を除外し、それはなぜかという推論の連なりを記録します。数か月後に「なぜ選択肢 A を使わなかったのか」と誰かが尋ねたとき、答えはそこにあります。Slack のスレッドに埋もれることも、閉じたブラウザタブとともに失われることもありません。
これが、事実を記憶するシステムと、意思決定がどのように行われたかを記憶するシステムとの違いです。
方針が変わるとき: 完全なバージョン履歴
プロジェクトは進化し、決定は見直されます。1 月に正しかったことが、10 月には間違いになっているかもしれません。
Awareness はすべてのナレッジカードについて完全なバージョン履歴を保持します。3 月にフレームワーク X を採用し、6 月に性能問題で離れ、9 月に再導入を検討したのであれば、3 つの状態すべてが日付付きで追跡可能な形で残ります。
エージェントが「フレームワーク X について今どう考えているか」と尋ねると、現在の結論と、そこに至った経緯の文脈の両方が得られます。履歴が失われることも、理由の分からない方針転換もありません。
3 層アーキテクチャ
Awareness は、それぞれ異なる役割を持つ 3 つの層で構成されています。
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Memory Infrastructure — 土台となる層。ハイブリッド検索（セマンティック + キーワード + ナレッジグラフ）によって記憶を保存・検索します。13 種類以上の IDE に接続し、MCP 標準プロトコルによってマルチエージェント環境をサポートします。
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Cognitive Layer — 差別化の要となる層。セッションから 13 種類の構造化された知識を自動的に抽出します。新旧の情報の衝突を検出し、時間の経過に沿って記憶のバージョンを管理します。段階的開示によって関連する内容だけを渡すため、コンテキストのトークンを大幅に節約できます。
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Memory Market — エコシステムの層。専門家が作成した高品質な Skill パックやテンプレートを、インストールしてすぐに利用できます。再利用可能な AI の経験が積み上がるライブラリを形づくります。