MINARAメモリ
セッションメモリ、パーソナライゼーション、ロールリフレクション、学習システムという4つの連携するストア
Minara における「メモリ」とは、同じ SQLite データベースを共有しながらも、 独立したライフサイクルと異なる利用者を持つ4つの独立したストアです。 これらは直交しています。つまり、1回のターンで4つすべてから取得できますが、 各ストアは互いの存在を知りません。
なぜ4つのストアが必要なのか？
| ストア | スコープ | ライフサイクル | 書き込み元 |
|---|---|---|---|
| メモリシステム | ユーザーごとのコンテキスト（観察、嗜好、取引メモ、戦略メモ） | セッションごとに固定、書き込みしきい値でソフト更新 | LLM（memory_write ツール経由） |
| パーソナライゼーション | ユーザープロファイル: 金融タグ、カスタムプロンプト、ペルソナファイル | 永続的、手動と自動再構築の組み合わせ | ユーザー（REPL, CLI, REST）、推論クロン |
| ロールメモリ | ロールごとの分析決定ケースと失敗モード | 決定時に書き込み、結果と非同期で照合 | 分析スキル、非同期リフレクター |
| 学習システム | ツールシーケンス学習、メソドロジーストア、シナリオ学習 | 成功ターン・取引照合時に書き込み | skill_learn、バックテストランナー、シナリオブートストラッパー |
各ストアは信頼度と鮮度のセマンティクスが異なるため、この分離は重要です。
- メモリシステムは鮮度が高い一方、未検証です。
- パーソナライゼーションは権威ある情報源ですが、データは疎です。
- ロールメモリには統計的な厳格なゲートがあります（
logic_error/missing_dataケースのみが浮上します）。 - 学習システムには Wilson-LB 昇格があります（メソドロジーが信頼されるには、10回以上の使用かつ正解率 55% 以上が必要です）。
このセクションのページ
- Minara Memory: 固定スナップショット、FTS5 検索、メモリカテゴリ、セッションスナップショットの構築方法。
- パーソナライゼーション & ワークスペース: 手動編集のペルソナファイル、自動再構築される金融プロファイル、ユーザータグのディメンション、3つの再構築フロー。
- ロールメモリ: ロールごとの意思決定リフレクション。2段階の LLM 分類器（
logic_error/missing_data/exogenous/variance）、PostHocProbeによるエビデンス収集、failureModesフォールバック。 - 学習システム: ツールシーケンス学習、メソドロジーストアと Wilson 昇格、シナリオ学習パイプライン、バックテストのフィードバックループ。
ターンでの組み合わせ方
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ USER TURN ARRIVES │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 1. Session memory snapshot injected as │ │
│ │ <memory-context> block (frozen-per-session) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 2. Personalization snapshot — user_profile │ │
│ │ tags + custom prompt + financial_profile │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 3. Role memory hints — BM25 case recall scoped │ │
│ │ to active-skill roles; failureModes fallback │ │
│ │ when zero hits │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 4. Learning system — methodology placeholder │ │
│ │ resolution in scenario playbooks + on-demand │ │
│ │ `methodology_lookup` tool │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ LLM call │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘実際の使用例
- 機能 → メモリ & パーソナライゼーション: ユーザー向けの概要
- 機能 → 自己改善 Agent: 学習ループのチャット上での体験