Hugging Face、AI記憶基盤funes公開

導入と検索の仕組み

完了ターンの増分索引化
ベクトルとBM25の併用
原文と出典の保持

所有と安全な共有

ローカル処理が既定
非公開データセット同期
公開前の二重秘密検査

利用範囲と費用

4種エージェント間共有
引き継ぎ比4〜8分の1の費用
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Hugging Faceは2026年9月3日、Claude CodeCodexなどの作業履歴を、利用者が所有する検索可能な記憶へ変えるオープンソース基盤「funes」を公開しました。端末上のセッションを増分索引化し、過去の判断理由や失敗経緯を原文と出典付きで呼び出せるようにすることで、別セッションや別端末、異なるAIエージェントへの引き継ぎを容易にします。

導入は単一バイナリを入れ、「funes add codex」のような1コマンドを実行します。以後は完了した各ターンだけを自動で追加し、古い履歴も範囲を区切って埋め戻すため、履歴全体を毎回再処理しません。

検索は固定のローカル埋め込みモデル、ベクトル検索とBM25、交差エンコーダーによる再順位付け、鮮度調整、近接チャンク付与を組み合わせます。要約ではなく元の文章を返し、エージェント名、時刻、セッション、ターンを示すため、回答の根拠をたどれます。

既定では埋め込みと再順位付けを端末内で処理し、アカウントやHub上のリポジトリは不要です。共有したい場合は所有するHugging Faceデータセットへ結び付け、セッション境界で同期できます。公開前には認証情報の削除に加え、各チャンクを再走査して秘密らしい情報を保留します。

同じ記憶をClaude CodeCodex、pi、Hermesから検索でき、別端末やチーム、新任者、オープンソース利用者への判断経緯の共有に使えます。「funes ask」は設定を変えずに一問だけ問い合わせ、根拠が見つからなければ無理に答えません。

Hugging Faceが示した2課題のベンチマークでは、recallは文書化した引き継ぎより一方で8倍、もう一方で4倍安価でした。圧縮は一方の課題で回答に至らず、著者は重要な発見が要約で平板化したためと説明しています。比較対象は、過去セッションの知識なしには答えを再構成できない2課題です。