■ 概要（1行） AIエージェントの対話履歴だけでなく、実行した行動やシステム上のコンテキストを記憶し、システムに組み込むためのメモリレイヤー。 ■ 特徴・用途（2〜3行） LLM、データストア、フレームワークに依存しない（agnostic）設計が最大の強みであり、既存の複雑なアーキテクチャへの組み込みが容易です。単なるチャット履歴ではなく、「エージェントが何をしたか」という行動ベースの記憶を付与できるため、マルチステップのワークフローや状態管理が重要なシステム構築に最適です。 ■ 結論（1行） 既存の技術スタックを維持しつつ、高度でロバストなコンテキスト記憶を付与したい、エンタープライズレベルのAIエージェント開発に非常に有用な基盤技術です。