■ 概要（1行） 大規模な個人知識（Memex）を、専用エージェントフレームワークにより常時更新・精錬する、Markdownベースの高度なエージェント指向型セカンドブレインシステム。 ■ 特徴・用途（2〜3行） Markdown/Gitを基本のストレージとして採用し、追加のRAG処理が必要な場合にのみpgvector/Postgresによるベクトル拡張を最適化しています。エージェント層（OpenClaw/Hermes）が「夢サイクル」という擬似的な継続処理を実行し、知識のエンリッチメント、未解決エンティティの補完、クロスリファレンスを自動で行う点に独自性があります。これにより、単なるデータ蓄積ではなく、能動的な知見の統合と検索が可能です。 ■ 結論（1行） LLMエージェントの能力を最大限に引き出し、 unstructured data のサイロ化を防ぎつつ、動的かつスケール可能な知識グラフ構築の高度なベンチマークとなり得ます。