バックグラウンドインテリジェンス
Nowledge Memがあなたが使用していない間に何を行い、リソースを無駄にしないためのガードレールについて説明します。
Memを役立たせているもののほとんどはバックグラウンドで行われます。 エンティティ抽出、EVOLVES検出、矛盾のフラグ付け、Crystal合成、ワーキングメモリの更新。 これらはあなたが何もしなくても実行されます。 メモリを保存するかスレッドをインポートすれば、あとはシステムが引き継ぎます。
このページでは、何がいつ実行されるのか、そしてそれが暴走しないように何が制御しているのかを説明します。
2種類のトリガー
バックグラウンドタスクは、何によって開始されるかによっていくつかのカテゴリに分かれます。
スケジュールされたタスク
これらは、今日あなたが何をしたかに関係なく、時計に従って実行されます。
- デイリーブリーフィングは早朝に実行されます。
最近のアクティビティをレビューし、インサイトを生成し、矛盾をフラグ付けし、各アクティブスペースに新しいワーキングメモリのブリーフィングを書き込みます。
Defaultスペースは、おなじみの
~/ai-now/memory.md互換ファイルを保持します。 - 結晶化レビューは毎週実行されます。 Crystalに合成できる関連メモリのクラスターを探します。
- インサイト検出は毎週実行されます。 ナレッジベース全体にわたる分野横断的なつながりやパターンを検索します。
- スキル提案はデフォルトで3日ごとに実行されます。 AIにスキルとして教える価値があるかもしれない、繰り返される作業方法を探します。
- ルール提案はデフォルトで3日ごとに実行されます。 エージェントが従う必要があるかもしれない、繰り返される好みや常設ルールを探します。 提案は、あなたがレビューするまで下書きのままです。
- メモリ圧縮は有効な場合、毎週実行されます。 冗長なメモリをレビューし、確認された重複を統合します。
- ラベル統合は有効な場合、毎週実行されます。 異なる言語で書かれたラベルを含む重複ラベルを、マージする前にレビューします。
- コミュニティ検出は定期的に実行されます。 コミュニティベースの検索のために、エンティティグラフのコミュニティ構造を再構築します。
- メモリの鮮度は有効な場合、毎日実行されます。 すべてのメモリの鮮度と信頼度スコアを再計算します。
- メモリタイプレビューはデフォルトで3日ごとに、小さなバッチで実行されます。 エージェントが適切なコンテキストを取得できるよう、メモリを事実、決定、手順、学び、またはイベントとして分類するのに役立ちます。
イベント駆動型タスク
これらは、あなたが何かを行ったことに応じて、短い遅延の後に起動します。
- EVOLVES検出は、新しいメモリを保存したときにトリガーされます。 システムは、それが既に知っている何かを置き換えるのか、豊かにするのか、確認するのか、異議を唱えるのかをチェックします。 ナレッジの進化を参照してください。
- エンティティ抽出は、EVOLVES検出とともにトリガーされます。 ナレッジグラフ用のエンティティと関係を抽出します。
- メモリタイプレビューは、新しいメモリが到着した後に小さなバッチでトリガーされます。 保存されたメモリのテキストを書き換えることなく、メモリの整理方法を改善します。
- ワーキングメモリの更新は、新しいメモリが到着したときにトリガーされます。 接続されたエージェントが新しいコンテキストをすばやく確認できるよう、現在のスペースのワーキングメモリを更新します。
- クラスター評価は、EVOLVESエッジが作成された後にトリガーされます。 新しいクラスターがCrystal形成のしきい値に達したかどうかをチェックします。
カスケード
これらは独立していません。 1つのアクションが連鎖を引き起こすことがあります。
メモリを保存する → EVOLVES検出が実行される → 古いメモリへの「確認」リンクを見つける → クラスター評価が起動する → 3つの関連メモリが十分に強いクラスターを形成していることを発見する → Crystalが作成される。
カスケードの各ステップには独自の遅延があるため、システムはすべての個別イベントに即座に反応するのではなく、作業をバッチ処理します。 5つのメモリをすばやく連続して保存した場合、システムは5つの別々の分析パスを実行するのではなく、それらをまとめて処理します。
ガードレール
バックグラウンドインテリジェンスはLLMトークンを消費します。 制限がなければ、アクティビティの急増がトークン予算を枯渇させたり、あまりに多くのタスクを急いで処理することで低品質の結果を生み出したりする可能性があります。 4つの層がこれを防ぎます。
デバウンス。 イベント駆動型タスクは、実行前に待機します。 待機中に同じタイプの別のイベントが到着すると、タイマーがリセットされます。 これにより、急速に連続するイベント（多くのメッセージを含む会話のインポートなど）が1回の分析パスにまとめられます。
時間単位のペーシング。 ローカルの1時間あたりのトークン制限を設定している場合、MemはバックグラウンドLLMタスクの間隔も空けるため、たまったバックログが1時間のうちに一気に処理されることはありません。
このローカルの時間単位ペーシングを解除するには、1時間あたりの制限を0に設定するか、空白のままにします。
プロバイダーのクールダウン、1日あたりの制限、タスクごとの安全チェックは引き続き適用されます。
トークン予算。 1時間あたりおよび1日あたりのトークン制限を設定できます。 予算がなくなると、システムは次の期間までLLMタスクを一時停止します。 直接機能するタスク（減衰リフレッシュやコミュニティ検出など）は、LLM呼び出しを使用しないため影響を受けません。
品質ゲート。 システムは価値の低い出力を抑制します。 デイリーブリーフィングがゼロのインサイト、ゼロのCrystal、ゼロのフラグしか生成しない場合、「報告することはありません」というカードを生成するのではなく、沈黙を保ちます。 インサイト検出は、重複を避けるために過去2週間の以前のインサイトと照合します。 Crystal形成には、何かを作成する前に3つ以上の収束するソースが必要です。
コンテキスト注入
各バックグラウンドタスクは、開始前に事前計算されたコンテキストを受け取ります。 たとえばデイリーブリーフィングは、過去1週間のアクティビティのダイジェスト、昨日のワーキングメモリ、グラフ統計、最近の解決パターンを受け取ります。 これにより、高コストなLLM発見ステップを避け、各タスクを焦点を絞った状態に保ちます。
コンテキストは、プロンプトの肥大化を防ぐために上限が設けられています。 事前計算されたコンテキストが上限を超える場合、優先度の低いセクションから先に削られます。
ワーキングメモリ
ワーキングメモリは、デイリーブリーフィングの最も目に見える出力です。 毎朝、システムは昨日のワーキングメモリをアーカイブし、最近のアクティビティに基づいて新しいものを書き込みます。
Defaultスペースは~/ai-now/memory.mdにファイルを保持します。
スペースを使用している場合、他のスペースも同じMem APIと統合の背後で独自のワーキングメモリブリーフィングを取得します。
これにより、Claude Code、Grok Build、Cursor、Codex、その他のツールが、あなたが何に取り組んできたか、最近どのような決定を下したかを知ることができます。
ワーキングメモリは日中にも更新されます。 新しいメモリを保存すると、システムはファイルを更新します（実行によりコストがかかるため、他のイベント駆動型タスクよりも長い遅延の後）。 手動で編集することもできます。
処理設定
処理設定ページでは、ほとんどのタスクに対して2つのコントロールを提供します。
- 実行は、そのタスクを今すぐ1回開始します。
- スイッチは、Memが将来そのタスクを自動的に実行してよいかどうかを制御します。
設定からの小さなメンテナンス実行は、安全でレビュー済みの変更を適用します。 たとえば、メモリタイプレビューは、範囲を限定したバッチから高信頼度のタイプ修正のみを適用します。
設定の緑色のドットは、バックグラウンドタスクが現在実行中であることを意味します。設定 → 処理を開くと、現在のタスク名、開始時刻、利用可能な進捗を確認できます。
最近の実行では、最新のタスク結果と、報告または推定されたトークン使用量が表示されます。
LLM以外のハウスキーピングタスクは0 tokensを表示し、LLMを利用するタスクはおおよその使用量を表示し、正確な使用量が報告されなかったプロバイダー呼び出しにはマークを付けます。
使用量の境界
設定 → 処理のAI使用量カードは、ローカルの安全台帳であり、普遍的な請求書ではありません。
これは以下を追跡します。
- このデバイスで実行される自動Memバックグラウンドジョブ
- AI NowやGraph Intelligenceなど、プロバイダーが使用量を報告する場合の組み込みフォアグラウンドAIセッション
- Plusプランにサインインしている場合のPlusマネージドAIクレジット
これは、Memの周辺で行われるすべてのAI呼び出しを追跡するわけではありません。 ブラウザーまたはExchangeエージェント、ブラウザー拡張機能、外部IDEエージェント、サードパーティのホストは、独自のランタイムまたはプロバイダーアカウントを通じてモデルを呼び出す場合があります。 これらのコストは実際に発生する可能性がありますが、それはそのホスト自身の請求書またはプロバイダーダッシュボードに属するものであり、このローカルMem台帳には属しません。
独自のAPIキーを使用する場合、請求の信頼できる情報源は依然としてプロバイダーのダッシュボードです。 Memのローカル数値は、自動処理に上限を設け、異常なアクティビティに気づくのに役立ちますが、プロバイダーの請求書の代わりにはなりません。
一部のプロバイダーは、すべての応答に対してトークン使用量を返しません。 その場合、Memはその実行を部分的に報告済みとしてマークし、合計が実際の支出より少ない可能性があることを知らせます。
すべてのタスクが同じリスクプロファイルを持つわけではありません。
- 安全なハウスキーピング: メモリの鮮度とメモリタイプレビューは、どのメモリが最初に浮上するか、およびそれらがどのように分類されるかを改善します。 保存されたメモリのテキストは書き換えません。
- レビュー優先のメンテナンス: メモリメンテナンスは、古いメモリや重複するメモリがノイズを加えている可能性がある場合に、タイムラインレビューを準備できます。 リフレッシュ自体は、メモリをアーカイブ、マージ、削除、書き換えすることはありません。
- マージタスク: メモリ圧縮とラベル統合は、レビュー後にグラフレコードをマージできます。 これらはデフォルトでオフになっています。 Memにこれらのグラフを自動的により整頓された状態に保たせたい場合にのみ、オンにしてください。
- 脇へ移動: 低リスクの事実とイベントは、レビュー後にのみ日常的な想起から移動できます。 好み、決定、手順、計画、学び、ルール、アイデンティティ、コンテキストメモリは機械的にアーカイブされません。 代わりに、意味的な整理のための素材として扱われます。
通常の使用では、バックグラウンドインテリジェンスをオンのままにし、デフォルトを維持してください。 サーバーまたはVPSインストールを実行している場合は、同じページのトークン制限を使用してバックグラウンドAIコストに上限を設けてください。
完全なメモリタイプ再分類など、大規模なメンテナンススイープは、相当量のAIクレジットを使用し、多くのメモリに触れる可能性があります。 CLIから実行し、まず結果をプレビューしてから、変更を理解した場合にのみ適用してください。
nmem memories reclassify-types --target-type procedure --full-scan --wait
nmem memories reclassify-types --target-type procedure --full-scan --apply --waitタスクコントロール
すべてのバックグラウンドタスクには独自のトグルがあります。 デイリーブリーフィングを維持したままEVOLVES検出をオフにしたり、エンティティ抽出を維持したままインサイト検出を無効にしたりできます。 マスタートグルはすべてを一度に無効にします。
トークン予算とスケジューリング（ブリーフィングの時刻、コミュニティ検出の間隔）も設定可能です。 バックグラウンドインテリジェンスは、タスクがあなたのマシンで実行され、推論するためのモデルを必要とするため、リモートLLMが設定されている必要があります。