LLMは進化を続けていますが、記憶力の問題は依然としてあります。@mem0aiはAIエージェントのメモリ層を構築することで、それを変えようと取り組んでいます。 今回のFounder Firesideのエピソードでは、YCの@dessaigneが共同創業者の@taranjeetioと@deshrajdryと対談し、エージェントに永続メモリが必要な理由、Mem0がコストと遅延をどのように削減するか、そしてAIがよりエージェント主導になる中でモデル間でメモリを中立的に保つ必要がある理由について話し合いました。 00:05 Mem0とは何か? 00:49 牽引とオープンソースの採用 01:24 なぜ記憶がAIエージェントを向上させるのか 02:01 コスト削減と遅延 02:31 創設者の起源とYCの転換 05:13 Mem0の内部動作 06:04 ハイブリッドメモリアーキテクチャ 07:10 カスタムメモリルールと期待値 08:00 実世界のユースケース 10:05 モデルネイティブメモリとの競合 11:48 資金調達と今後の展望