Vektor memory launch

VEKTORはNeo4jを基盤とする自己ホスト型のグラフメモリ層で、AIエージェントのセッションを跨いでエンティティとリレーションシップ、コンテキストを持続的に保存します。従来の“フラットなベクトル”メモリと違い、履歴を断片の集合としてではなく、関係性を持つ知識グラフとして扱えるため、エージェントは過去の対話を実際に推論に活用できます。データは自社サーバに常時保持され、クラウドの月額費用に縛られません。対応LLMはClaude・GPT・Ollamaを MCP または API 経由で統合可能で、導入コストは一回限りの支払いだけです。将来の拡張性として、任意のLLMと組み合わせ、構造化された歴史データを基に高度な推論を実現します。用途として、カスタマーサポートの会話履歴の一元管理、意思決定の根拠データの強化、複雑なクエリの推論エンジンの強化などが挙げられます。