Guides Use As Memory

Guide — Using GaOTTT as Long-Term Memory

GaOTTT を AI エージェントの外部長期記憶 として使う基本フロー。

想定シナリオ

• Claude Code / Claude Desktop で日々作業し、セッションをまたいで知識を蓄積したい
• 過去のトラブルシュート、設計判断、ユーザーの好みを 次回も引き出したい
• 試行錯誤の経験が 重力で互いに引き寄せ合い、創発的な発見を生む ことを楽しみたい

基本サイクル

1. セッション冒頭で文脈復元

recall(query="前回のセッションで何をしたか", source_filter=["compaction", "agent"])

2. 重要な気づきを保存（即時）

ユーザーが好み・制約を言った瞬間:

remember(content="ユーザーは uv を使う、pip 禁止", source="user", tags=["preference", "tooling"])

エラー解決の瞬間（成功体験は失敗と同等以上に価値がある）:

remember(
  content="numpy配列にor演算子はValueError。原因はbool変換の曖昧さ。解決はif x is not None で明示的に分岐",
  source="agent", tags=["troubleshooting", "python", "numpy"], emotion=0.6,
)

3. 困ったら recall

recall(query="numpy ValueError or 演算子", source_filter=["agent"])

過去の失敗経験が重力で浮上し、同じ轍を踏まずに済む。

4. 行き詰まったら explore

explore(query="この問題に使えそうな過去の経験", diversity=0.8)

温度を上げ、異分野の記憶を引き寄せる。

5. コンパクション直前に退避

会話が長くなってきたら:

remember(
  content="本セッションの要点: 1)... 2)... 3)...",
  source="compaction", context="<日付> のセッション要約",
)

ヒント

• emotion を設定する — 印象深かった瞬間は emotion=0.7 などで boost。再 recall されやすくなる
• tags を活用 — ["troubleshooting", "<言語名>", "<ライブラリ名>"] 等で後の絞り込みを楽に
• source_filter で制限 — recall(source_filter=["agent"]) で「自分の判断だけ」検索できる
• 重複は自動 skip — 同じ content を 2 回 remember しても DB は汚れない（SHA-256）
• mass の蓄積を意識 — 何度も recall されたものは引力が増す（自然な重要度の創発）

ファイル一括取り込み

既にあるノート、書籍、ログを GaOTTT の重力場に投入:

# 直接 CLI
.venv/bin/python scripts/load_files.py ~/notes/ --recursive --source notes
.venv/bin/python scripts/load_csv.py --csv path/to/data.csv

# MCP 経由
ingest(path="~/notes/", pattern="*.md", recursive=true)

状態を眺める

reflect(aspect="summary")          # 全体統計
reflect(aspect="hot_topics")       # よく recall される記憶
reflect(aspect="connections")      # 強い共起関係
reflect(aspect="dormant")          # 長期未アクセス

→ より発展的な使い方:

• Use as Task Manager
• Use as Persona Base
• Multi-Agent Setup

→ ツール詳細: MCP Reference — Memory