■ 概要 AI エージェントの長期メモリを Markdown + SQLite キャッシュで実装したランタイム。セッション終了後も知識を保持し、複数ホスト間で共有可能。 ■ 特徴・用途 - **透明性と移行性**: ベクトル埋め込みの黒箱化を避け、マークダウンを直接読み書き可能。SQLite は再生成可能なキャッシュ扱い。 - **ローカル・ゼロ依存**: API キー不要で完全オフライン動作。検索・ランク付けをホスト側で完結。 - **マルチホスト対応**: Claude Code / Codex CLI / Muse Code など複数のエージェントが同一ストア経由で学習を共有。 ■ 結論 「検索性と透明性」のトレードオフを Markdown ファイルシステム+ローカルランキングで解決した実用的な設計。エージェント開発の長期化に伴うメモリ管理の標準化を狙う。