■ 概要（1行） AIエージェントの対話履歴や行動プロセスを「時間軸と関係性」を持つグラフ構造として管理・参照するためのフレームワーク。 ■ 特徴・用途（2〜3行） 単なるテキスト履歴ではなく、ノード（エンティティ）とエッジ（リレーションシップ）を用いてコンテキストを形式化することで、複雑な長期記憶の維持や推論に必要な関連情報を高精度で取得可能にします。これにより、エージェントの「状態」を明示的にモデル化し、マルチステップでの信頼性・一貫性の高い動作を実現します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）のメモリレイヤーとして、参照する情報群に構造的な深みを持たせることができます。 ■ 結論（1行） 従来のプロンプト履歴管理や単純なベクトル検索を超え、高度で状態維持が求められる次世代AIエージェント開発において必須となるコンテキスト管理層です。