バックグラウンドインテリジェンス

バックグラウンドインテリジェンスは、Memが単なるストレージ層を超えるための仕組みです。

メモリ、スレッド、ドキュメントを保存すると、システムはそれらを継続的に処理します。 関連するアイデアを結びつけ、矛盾を浮かび上がらせ、クラスターを統合し、接続されたツールが読み取れるデイリーブリーフィングを作成します。

1月にPostgreSQLに関する意思決定を保存したとします。 7月に、CockroachDBへ移行することを記録します。 半年の隔たり、異なる文脈。 Nowledge Memはそれらを結びつけ、変遷を追跡し、次にどちらかを検索したとき、両方があなたの考えがどう変わったかの完全な履歴とともに現れます。

これはバックグラウンドで実行されます。 アプリを開けば、つながりはそこにあります。

最初の有用な兆し

Memがあなた自身ではおそらく見つけられなかった何かを示したとき、バックグラウンドインテリジェンスが役立ち始めているとわかります。

• 古い考えと新しい考えの間の矛盾
• 時間をまたいだ関連する作業のクラスター
• 実際に関連性のある朝のブリーフィング

ナレッジグラフ

すべてのメモリはグラフのノードになります。 システムはエンティティ（人、技術、概念、プロジェクト）を抽出し、それらが互いに、そして既存のナレッジとどう関係するかをマッピングします。

結果として、「分散システム」を検索すると、「Node.jsマイクロサービス」に関するメモリが見つかります。 言葉は一致しません。 意味は一致します。

何が抽出されるか

メモリが処理されると、LLMは次を識別します。

• エンティティ: 人、技術、概念、組織、プロジェクト
• 関係: それらのエンティティがどうつながるか
• 既存のナレッジへのリンク: すでにグラフにあるメモリへのつながり

任意のメモリのカードでナレッジグラフをクリックすると、抽出をトリガーできます。

ナレッジの進化

以前に書いたことのあるトピックについて新しい何かを保存すると、システムは関係を検出し、バージョンリンクを作成します。

任意のトピックについて、あなたの理解が時間とともにどう変わったかをたどることができます。

コミュニティ検出

グラフアルゴリズムがあなたのナレッジの中に自然なクラスターを見つけます。 つまり、密接につながったメモリのグループで、一貫したトピックを形成するものです。 グラフは「Reactパターン」「API設計」「データベース最適化」といったクラスターを明らかにするかもしれません。 あなたが手で描いたことのない、あなたの専門性の地図です。

グラフビューで、計算をクリックしてコミュニティ検出を実行します。

視覚的な探索

あなたのナレッジをインタラクティブなネットワークとして。 メモリをクリックすると、そのつながりが表示されます。 クラスターにズームインします。 比較しようと思ったことのないトピック間のリンクをたどります。

タイムラインスライダーは日付範囲でフィルタリングします。 ある領域におけるあなたのナレッジが数週間または数か月でどう成長したかを見ることができます。

システムが発見するもの

グラフは基盤です。 その上で、バックグラウンドインテリジェンスはあなたのナレッジを積極的に分析し、発見事項をタイムラインに浮かび上がらせます。

インサイト

インサイトとは、あなた自身では見つけられなかったであろうつながりです。

• 領域をまたぐリンク。 3月に、JWTリフレッシュトークンが決済サービスで競合状態を引き起こしていると記録しました。 9月に、新しい認証サービスで同じトークンローテーションパターンを選びました。 システムはそれを見つけます。 同じ障害パターン、異なるプロジェクトです。
• 時間的なパターン。 「あなたはこのデータベース移行の決定を2か月で3回再検討しています。」そろそろ決断する時かもしれません。
• 忘れられた文脈。 「あなたの3月の評価は、10月に選んだアプローチと矛盾しています。」システムは、あなたが覚えていないときでも、あなたが書いたことを覚えています。

すべてのインサイトは出典を引用するので、推論をたどることができます。

クリスタル

3か月にわたって保存されたReactパターンに関する5つのメモリ。 タイムラインに散らばっています。 まとめるのは困難です。

クリスタルはそれらを1つの参照記事に統合します。 出典は引用されます。 新しい関連情報を保存すると、クリスタルは更新されます。

クリスタルは、システムが有用なことを言えるだけの材料を持ったときに現れます。 あなたが要求するものではありません。

フラグ

時には、システムはつながりではなく問題を見つけます。

各フラグはタイムラインに表示されます。 却下したり、確認したり、解決策にリンクしたりできます。

ワーキングメモリ

毎朝、Memは現在のスペースのワーキングメモリブリーフィングを作成します。

• 最近の活動に基づくアクティブなトピック
• 注意が必要な未解決のフラグ
• ナレッジベースの最近の変更
• 頻度と新しさによる優先項目

接続されたAIツールは、セッション開始時に独自のコネクタパスを通じてこのブリーフィングを読み込めます。 MCPはその1つのパスですが、ネイティブコネクタやその他のパッケージ化された設定でも同じことができます。

デフォルトスペースは、使い慣れた互換ファイルを~/ai-now/memory.mdに保持します。 スペースを有効にすると、他のスペースは同じMem APIとコネクタの背後で独自のワーキングメモリブリーフィングを持ちます。

ワーキングメモリは引き続き直接編集できます。 あなたの変更は尊重されます。

設定

設定 > ナレッジ処理でバックグラウンド処理を制御します。

Linuxサーバーでは、CLIで設定します。

nmem config settings set backgroundIntelligence true
nmem config settings set autoDailyBriefing true
nmem config settings set briefingHour 8

次のステップ

• メモリ: ナレッジの作成、検索、整理、接続
• スレッド: AI会話のキャプチャ、閲覧、蒸留
• はじめに: タイムライン、ドキュメントのインポート、ナレッジを追加するすべての方法
• コネクタ: ネイティブコネクタ、再利用可能なパッケージ、MCP、ブラウザキャプチャを通じてAIツールを接続
• トラブルシューティング: よくある問題と解決策