25万トークン、ベクターDBゼロ：GoogleのMemory Agentが私のObsidianノートを蘇らせる
Obsidian AIがAliceのQ3予算承認を忘れ続けていました。GoogleのMemory Agentパターンが解決します——ベクターDB不要、650件の構造化メモリに対する生のLLM推論だけで十分です
⚡ Key Takeaways
- GoogleのMemory Agentパターンは25万トークン・コンテキストで650件のメモリを直接格納、個人ノートでベクターDBを不要にします。
- SQLite上の3エージェント（Ingest、Consolidate、Query）が日付・人名でエンベディングより優れた想起を実現します。
- このシンプルさがインディーAIツールのRAG過剰を予言——LLMは今やネイティブに推論します。
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Originally reported by Towards Data Science
