AIコンパニオン向けのオープンソースなメモリフレームワーク「MemU」を試す

uv init -p 3.12 memu-work && cd $_

uv add memu-py

(snip)
 + memu-py==0.1.8
(snip)

import os
import time
from memu import MemuClient

# MemUクライアントを初期化
memu_client = MemuClient(
    base_url="https://api.memu.so", 
    api_key=os.getenv("MEMU_API_KEY")
)

# シングルターンの会話
question = "私の趣味は登山なんですよ。"
response = "えー、本当ですか？私も同じなんですよ！"

# MemUに保存
memo_response = memu_client.memorize_conversation(
    conversation=f"user: {question}\n\nassistant: {response}",
    user_id="user001", 
    user_name="Demo User", 
    agent_id="gpt001", 
    agent_name="GPT Assistant"
)
print(f"💾 保存しました！タスクID: {memo_response.task_id}")

# タスク完了を待つ
while True:
    status = memu_client.get_task_status(memo_response.task_id)
    print(f"タスクの状態: {status.status}")
    if status.status in ['SUCCESS', 'FAILURE', 'REVOKED']:
        break
    time.sleep(2)

export MEMU_API_KEY=XXXXXXXXXX
uv run memorize.py

2025-08-28 20:23:22 | memu.sdk.python.client:95 | INFO | MemU SDK client initialized with base_url: https://api.memu.so/
2025-08-28 20:23:22 | memu.sdk.python.client:248 | INFO | Starting memorization for user user001 and agent gpt001
2025-08-28 20:23:22 | memu.sdk.python.client:261 | INFO | Memorization task started: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
💾 保存しました！タスクID: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
2025-08-28 20:23:22 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
タスクの状態: PROCESSING
2025-08-28 20:23:24 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
タスクの状態: PROCESSING
(snip)
2025-08-28 20:24:05 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
タスクの状態: PROCESSING
2025-08-28 20:24:07 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31ui90QN5opRaB43TeRPhqvzlIE
タスクの状態: SUCCESS

import os
from memu import MemuClient

# MemUクライアントを初期化
memu_client = MemuClient(
    base_url="https://api.memu.so", 
    api_key=os.getenv("MEMU_API_KEY")
)

result = memu_client.retrieve_default_categories(
    user_id="user001",  # 保存時と同じユーザID
    agent_id="gpt001",  # 保存時と同じエージェントID
)

print(result.model_dump_json(indent=2))

{
  "categories": [
    {
      "name": "profile",
      "type": "auto",
      "user_id": "user001",
      "agent_id": "gpt001",
      "description": "Default profile category",
      "is_active": true,
      "memories": null,
      "memory_count": null,
      "summary": "## Interests & Activities  \n- Hobby: mountain climbing  \n- Interested in outdoor physical activities involving climbing mountains and exploring natural landscapes  \n- Likely has practical experience and knowledge related to safe climbing and navigating mountainous terrain  \n- Enjoys spending time in natural outdoor environments  \n\n## Personality & Characteristics  \n- Values physical fitness  \n- Possibly enjoys sharing personal interests like mountain climbing to connect socially  \n- Possibly seeks or appreciates engaging conversations about outdoor hobbies and nature  \n- Mountain climbing interest might be a distinctive personal trait within User's social or cultural environment"
    },
    {
      "name": "event",
      "type": "manual",
      "user_id": "user001",
      "agent_id": "gpt001",
      "description": "Default event category",
      "is_active": true,
      "memories": null,
      "memory_count": null,
      "summary": "- **2025-08-28**  \n  The User shared that their hobby is mountain climbing. The assistant responded with surprise and excitement, revealing that it also enjoys mountain climbing. This exchange created a moment of connection and mutual enthusiasm about their shared interest in outdoor activities."
    }
  ],
  "total_categories": 2
}

[
  {
    "role": "user", 
    "content": "登山が大好きなのですが、安全上のアドバイスはありますか？"
  },
  {
    "role": "assistant", 
    "content": "登山における安全上の基本ポイントをご紹介します…"
  }
]

user: 登山が大好きなのですが、安全上のアドバイスはありますか？\nassistant: 登山における安全上の基本ポイントをご紹介します…

[
  {
    "role": "user",
    "content": "外出するので、天気予報を確認してください..."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "ナビゲーションツールを用意してください: 地図、コンパス..."
  }
]

from memu import MemuClient

memu_client = MemuClient(
    base_url="https://api.memu.so",
    api_key="<MemUのAPIキー>"
)

receipt = memu_client.memorize_conversation(
    conversation=conversation_messages,
    user_id="user001",
    user_name="John Doe",
    agent_id="agent001",
    agent_name="Assistant",
    session_date="2025-08-08T08:30:00.000+09:00",
)

task_id = receipt.task_id
status = memu_client.get_task_status(task_id)

result = memu_client.retrieve_default_categories(
    user_id="user001",
    agent_id="agent001",
)

result = memu_client.retrieve_related_clustered_categories(
    user_id="user001",
    agent_id="agent001",
    category_query="outdoor activities",
    top_k=5,
    min_similarity=0.3
)

result = memu_client.retrieve_related_memory_items(
    user_id="user001",
    agent_id="agent001",
    query="hiking safety",
    top_k=10,
    min_similarity=0.3
)

import os
import json
import time
from typing import List, Dict
from memu import MemuClient

def wait_for_task_completion(memu_client: MemuClient, task_id: str) -> None:
    """メモリ化タスクの完了を待つ"""
    while True:
        status = memu_client.get_task_status(task_id)
        print(f"タスクの状態: {status.status}")
        
        if status.status in ['SUCCESS', 'FAILURE', 'REVOKED']:
            break
        time.sleep(2)

def main():
    # MemUクライアントを初期化
    memu_client = MemuClient(
        base_url="https://api.memu.so",
        api_key=os.getenv("MEMU_API_KEY")
    )
    
    conversation_messages = [
        {"role": "user", "content": "山登りが大好きです。安全のためのアドバイスはありますか？"},
        {"role": "assistant", "content": "山登りの必須安全対策はこちらです：必ず誰かにルートと帰宅予定時刻を伝えてください。出発前に天候を確認し、悪化した場合は引き返す準備を。必携の10の必需品を持ちましょう：ナビゲーションツール、ヘッドランプ、救急キット、火を起こす道具、修理用具、日よけ、緊急用シェルター、予備の食料、水、予備の衣類。標識のある道を歩き、一人登山は避けましょう。自分の限界を知り、初心者なら簡単なルートから始めてください。"},
        {"role": "user", "content": "本格的なイタリアのパスタを一から作りたいです。手順を教えてもらえますか？"},
        {"role": "assistant", "content": "新鮮なパスタ作りをお手伝いします！まず、00番粉または薄力粉・中力粉を400g用意し、中央にくぼみを作って卵を4個割り入れます。フォークで少しずつ粉を卵に混ぜ込みます。まとまったら10〜15分ほどこねて、なめらかで弾力のある生地にします。ラップで包んで30分休ませましょう。その後、パスタマシンまたは麺棒で薄く伸ばします。フェットチーネならシートを折り畳み、細長く切ります。生パスタは沸騰した塩水で2〜3分で茹で上がります。"},
        {"role": "user", "content": "今の仕事で行き詰まっています。会社を変えずにキャリアを進めるにはどうしたらいいですか？"},
        {"role": "assistant", "content": "会社内で成長するための戦略はいくつかあります。まず、上司にキャリアの目標を率直に伝え、伸ばすべきスキルについて具体的なフィードバックをもらいましょう。追加の責任を引き受けたり、能力を示せるチャレンジングなプロジェクトに自ら参加するのも効果的です。上級社員からメンターを得たり、別部署の業務を学ぶのも良い方法です。研修、資格取得、カンファレンス参加などで自己研鑽も。社内の人間関係を築き、成果をリーダー陣に見える形で示すことも大切です。"},
        {"role": "user", "content": "2週間の日本旅行を計画しています。必見の場所と文化的マナーを教えてください。"},
        {"role": "assistant", "content": "2週間の日本旅行なら、まず東京（4〜5日）で渋谷・新宿や浅草などを観光。次に京都（3〜4日）で伏見稲荷や清水寺など寺社巡りや伝統文化を体験。大阪（2日）で食文化を堪能し、奈良（1日）で鹿公園や東大寺を訪れるのがおすすめです。マナーとしては、挨拶の際に軽くお辞儀、室内で靴を脱ぐ、歩きながら食べない、電車では静かにする、チップは不要、などに注意。都市間移動にはJRパスが便利です。"},
        {"role": "user", "content": "25歳で初めての仕事に就きました。財務管理と資産形成を始めるにはどうしたらいいですか？"},
        {"role": "assistant", "content": "初めてのお仕事おめでとうございます！まずは50/30/20ルールで予算を作りましょう：50%を生活必需品、30%を娯楽や欲しいもの、20%を貯蓄や借金返済に。まずは生活費の3〜6か月分の緊急資金を確保します。会社が401k（企業年金）マッチングを提供しているなら、全額もらえるだけ拠出を。それは実質的に「無料のお金」です。高金利の借金は優先的に返済を。安定したらRoth IRA（個人年金口座）を開き、非課税で老後資金を育てましょう。長期的には低コストのインデックスファンドに投資するのが有効です。貯蓄は自動化して習慣にしてください。"},
        {"role": "user", "content": "運動を始めたいのですが、まったくの初心者です。初心者向けのルーティンを教えてください。"},
        {"role": "assistant", "content": "週3回、休養日を挟んで全身運動を取り入れるのがおすすめです。各セッションは軽い有酸素運動5〜10分でウォームアップを。基本の動きに集中しましょう：スクワット、腕立て（膝つきからでもOK）、プランク、ランジ、ヒップリフト。各8〜12回を2〜3セット。加えて15〜20分のウォーキングや軽い有酸素運動を。大事なのは強度よりフォームです。回数や保持時間を少しずつ増やし、体の声を聞いて無理しないこと。継続が何より大切です。"},                                                                          
        {"role": "user", "content": "スペイン語を学びたいのですが、どこから始めればいいかわかりません。初心者に効果的な学習法は？"},
        {"role": "assistant", "content": "まずは基本から始めましょう。スペイン語は表記通りに発音する言語なので、発音ルールを覚えることが重要です。挨拶や自己紹介、よく使う質問などの基本フレーズを学びましょう。DuolingoやBabbelのようなアプリで日々の練習を組み立てると効果的です。まず最もよく使われる1000語を覚えましょう。会話の80%をカバーできます。規則動詞の現在形の活用も練習してください。初心者向けのポッドキャスト、YouTube、Netflixのスペイン語番組を字幕付きで視聴し、言語に触れる機会を増やすことも大切です。会話パートナーや言語交換グループに参加すると実践力がつきます。毎日15〜30分の継続練習が鍵です。"},
        {"role": "user", "content": "裏庭に家庭菜園を作りたいのですが、初心者です。どんな野菜が育てやすいですか？"},
        {"role": "assistant", "content": "初心者におすすめの野菜は、レタス、大根、インゲン、トマト、バジルやパセリなどのハーブです。日当たりの良い場所（直射日光6〜8時間）を選びましょう。土をテストして堆肥を混ぜ、栄養を補給。最初は種よりも苗を買った方が成功率が高いです。地域の最終霜日を過ぎてから植えてください。水は一定に与えつつ過剰にはならないように。多くの野菜は週1インチ程度の水を必要とします。株元にマルチングすると水分保持や雑草防止に効果的。まずは1.2m×1.2m程度の区画から始め、無理なく育てましょう。"}
    ]

    
    # 会話をMemUに保存
    print("マルチターン会話を処理中...")
    memo_response = memu_client.memorize_conversation(
        conversation=conversation_messages,
        user_id="user001",
        user_name="User",
        agent_id="assistant001",
        agent_name="Assistant"
    )
    
    # タスク完了を待つ
    wait_for_task_completion(memu_client, memo_response.task_id)
    print("タスクが完了しました！")
    
    # 関連するメモリを取得
    memories = memu_client.retrieve_related_memory_items(
        user_id="user001",
        query="ハイキング 安全対策",
        top_k=3
    )
    
    for memory_item in memories.related_memories:
        print(f"関連するメモリ:\n{memory_item.memory.content[:100]}...")
    
    memu_client.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

uv run full_sample.py

2025-08-28 23:24:51 | memu.sdk.python.client:95 | INFO | MemU SDK client initialized with base_url: https://api.memu.so/
マルチターン会話を処理中...
2025-08-28 23:24:51 | memu.sdk.python.client:248 | INFO | Starting memorization for user user001 and agent assistant001
2025-08-28 23:24:51 | memu.sdk.python.client:261 | INFO | Memorization task started: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
2025-08-28 23:24:51 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
タスクの状態: PROCESSING
2025-08-28 23:24:53 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
タスクの状態: PROCESSING
(snip)
2025-08-28 23:29:19 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
タスクの状態: PROCESSING
2025-08-28 23:29:21 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
タスクの状態: PROCESSING
2025-08-28 23:29:23 | memu.sdk.python.client:284 | INFO | Getting status for task: 31v4DMwJf6zp3YkTHZVHzhry9CF
タスクの状態: SUCCESS
タスクが完了しました！
2025-08-28 23:29:23 | memu.sdk.python.client:387 | INFO | Retrieving related memories for user user001, query: 'ハイキング 安全対策'
2025-08-28 23:29:24 | memu.sdk.python.client:400 | INFO | Retrieved 3 related memories
関連するメモリ:
User expressed a strong interest in mountain climbing and requested comprehensive safety advice to e...
関連するメモリ:
User is likely planning to undertake actual mountain climbing activities soon and is seeking to ensu...
関連するメモリ:
User is likely planning to undertake actual mountain climbing activities in the near future and is s...

[
    {"role": "system", "content": "..."}, # システムプロンプト
    {"role": "user", "content": "..."}, # チャットメッセージの履歴
    {"role": "assistant", "content": "..."},
    ...
    {"role": "assistant", "content": "..."}, # チャットメッセージの履歴
    {"role": "user", "content": "..."}, # 現在のユーザのクエリ
]

[
    {
        "role": "system",
        "content": "... \nユーザのプロファイル: xxx"
    }, # システムプロンプト + 静的メモリ（プロフィールなど）
    {
        "role": "user",
        "content": "..."
    }, # 会話のメッセージ
    {
        "role": "assistant",
        "content": "..."
    },
    ...
    {
        "role": "assistant",
        "content": "..."
    }, # 会話のメッセージ
    {
        "role": "user",
        "content": "... \n [関連メモリ1]xxx \n [関連メモリ2]xxx \n [関連メモリ3]xxx"
    } # ユーザクエリ＋コンテキストに関連したメモリ
]

'''
[オリジナルのエージェントのシステムプロンプト]

ユーザーのプロファイル:
[プロファイルカテゴリから取得したメモリ]
'''

'''
[オリジナルのユーザクエリまたはメッセージ]

関連メモリ:
[カスタム/クラスタカテゴリから取得したメモリ]
'''

# 初期化
system_prompt ← original_system_prompt + memu_client.retrieve_default_categories()
chat_history ← []

# チャットループ
while True:
    user_query ← get_input()
    [オプション] memories ← memu_client.retrieve_related_memory_items(user_query)
    response ← llm(system_prompt + chat_history + user_query + memories)
    chat_history.append({"user": user_query, "assistant": response})
    memu_client.memorize(chat_history)

git clone https://github.com/NevaMind-AI/memU && cd memU

cp env.example .env

docker compose up 

(snip)
 ✔ memu-server                Built                                                                                0.0s
 ✔ Network memu_memu-network  Created                                                                              0.1s
 ✔ Volume "memu_memu-logs"    Created                                                                              0.0s
 ✔ Volume "memu_memu-memory"  Created                                                                              0.0s
 ✔ Container memu-server      Created                                                                              0.1s
Attaching to memu-server
memu-server  | 🚀 Starting MemU Server in Docker...
memu-server  | ======================================
memu-server  | 📊 Server Configuration:
memu-server  |    Host: 0.0.0.0
memu-server  |    Port: 8000
memu-server  |    Debug: false
memu-server  |    Memory Dir: /app/memory/server
memu-server  |    LLM Provider: openai
memu-server  |    Embeddings: true
memu-server  |
memu-server  | ✅ Configuration validated
memu-server  |
memu-server  | 🌐 Server will be available at:
memu-server  |    API: http://localhost:8000
memu-server  |    Docs: http://localhost:8000/docs
memu-server  |    Health: http://localhost:8000/health
memu-server  |
memu-server  | 📝 Press Ctrl+C to stop the server
memu-server  |
memu-server  | 🚀 Starting MemU Server...
memu-server  |    Host: 0.0.0.0
memu-server  |    Port: 8000
memu-server  |    Debug: False
memu-server  |    Memory Dir: /app/memory/server
memu-server  |    LLM Provider: openai
memu-server  |    Embeddings: True
memu-server  |
memu-server  | INFO:     Started server process [1]
memu-server  | INFO:     Waiting for application startup.
memu-server  | INFO:     Application startup complete.
memu-server  | INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

uv init -p 3.12 memu-selfhost-work && cd $_

uv add memu-py

(snip)
 + memu-py==0.1.11
(snip)

import os
import time
from memu import MemuClient

memu_client = MemuClient(
    base_url="http://<サーバのIPアドレス>:8000",
    api_key="dummy"
)

question = "私の趣味は登山なんですよ。"
response = "えー、本当ですか？私も同じなんですよ！"

memo_response = memu_client.memorize_conversation(
    conversation=f"user: {question}\n\nassistant: {response}",
    user_id="user001",
    user_name="Demo User",
    agent_id="gpt001",
    agent_name="GPT Assistant"
)
print(f"💾 保存しました！タスクID: {memo_response.task_id}")

while True:
    status = memu_client.get_task_status(memo_response.task_id)
    print(f"タスクの状態: {status.status}")
    if status.status in ['SUCCESS', 'FAILURE', 'REVOKED']:
        break
    time.sleep(2)

uv run add_memory.py

2025-09-22 13:03:28 | memu.sdk.python.client:98 | INFO | MemU SDK client initialized with base_url: http://XXX.XXX.XXX.XXX:8000/
2025-09-22 13:03:28 | memu.sdk.python.client:258 | INFO | Starting memorization for user user001 and agent gpt001
2025-09-22 13:03:28 | memu.sdk.python.client:271 | INFO | Memorization task started: 8ae4e406-cbe4-40f2-b85d-379e6689ad17
💾 保存しました！タスクID: 8ae4e406-cbe4-40f2-b85d-379e6689ad17
2025-09-22 13:03:28 | memu.sdk.python.client:294 | INFO | Getting status for task: 8ae4e406-cbe4-40f2-b85d-379e6689ad17
タスクの状態: PROCESSING
(snip)
2025-09-22 13:04:31 | memu.sdk.python.client:294 | INFO | Getting status for task: 8ae4e406-cbe4-40f2-b85d-379e6689ad17
タスクの状態: PROCESSING
2025-09-22 13:04:33 | memu.sdk.python.client:294 | INFO | Getting status for task: 8ae4e406-cbe4-40f2-b85d-379e6689ad17
タスクの状態: SUCCESS

import os
from memu import MemuClient

memu_client = MemuClient(
    base_url="http://<サーバのIPアドレス>:8000",
    api_key="dummy"
)

result = memu_client.retrieve_default_categories(
    user_id="user001", 
    agent_id="gpt001",
)

print(result.model_dump_json(indent=2))

uv run read_memory.py

2025-09-22 13:07:25 | memu.sdk.python.client:98 | INFO | MemU SDK client initialized with base_url: http://XXX.XXX.XXX.XXX:8000/
2025-09-22 13:07:25 | memu.sdk.python.client:368 | INFO | Retrieved 2 categories
{
  "categories": [
    {
      "name": "profile",
      "type": "default",
      "user_id": null,
      "agent_id": null,
      "description": "Default profile memories",
      "memory_items": null,
      "summary": null
    },
    {
      "name": "event",
      "type": "default",
      "user_id": null,
      "agent_id": null,
      "description": "Default event memories",
      "memory_items": null,
      "summary": null
    }
  ],
  "total_categories": 2
}

docker exec -ti memu-server bash

memu@cf26ab41cf9b:/app$

cd /app/memory/server/gpt001/user001
ls -lt 

ls -lt
total 16
-rw-r--r-- 1 memu memu 1157 Sep 22 04:04 mountain_climbing.md
-rw-r--r-- 1 memu memu  642 Sep 22 04:04 event.md
-rw-r--r-- 1 memu memu  682 Sep 22 04:04 profile.md
-rw-r--r-- 1 memu memu  338 Sep 22 04:03 activity.md

[f30a7b][mentioned at 2025-09-22] Demo User's hobby is mountain climbing, which is an important and enjoyable part of Demo User's personal life. [9c645a,ce7bec,f679d9,2b916f,09fc5c]
[f679d9][mentioned at 2025-09-22] Demo User likely maintains a good level of physical fitness to pursue mountain climbing as a hobby. [f30a7b,2b916f,4428f1,09fc5c,9c645a]
[09fc5c][mentioned at 2025-09-22] Demo User probably has experience with outdoor activities beyond casual interest. [2b916f,f679d9,f30a7b,4428f1,9c645a]
[2b916f][mentioned at 2025-09-22] Demo User may be interested in building social connections through shared hobbies like mountain climbing. [f30a7b,09fc5c,f679d9,4428f1,9c645a]

[ce7bec][mentioned at 2025-09-22] On 2025-09-22, Demo User shared with the assistant that Demo User's hobby is mountain climbing. The assistant responded with surprise and enthusiasm, revealing that the assistant also enjoys mountain climbing. This exchange created a moment of connection and shared interest between Demo User and the assistant. [9c645a,f30a7b,2b916f,4428f1,f679d9]
[4428f1][mentioned at 2025-09-22] Demo User might be currently or recently active in mountain climbing around the date 2025-09-22, indicating a recent or ongoing engagement in mountain climbing activities around that time. [2b916f,f679d9,f30a7b,09fc5c,ce7bec]

[9c645a][mentioned at 2025-09-22] Demo User shared with the assistant on 2025-09-22 that Demo User's hobby is mountain climbing, and the assistant responded with surprise and enthusiasm, revealing that the assistant also enjoys mountain climbing, creating a moment of connection and shared interest between Demo User and the assistant. []

[f30a7b][mentioned at 2025-09-22] Demo User's hobby is mountain climbing, which is an important and enjoyable part of Demo User's personal life. [f30a7b]
[f679d9][mentioned at 2025-09-22] Demo User likely maintains a good level of physical fitness to pursue mountain climbing as a hobby. [f679d9]
[09fc5c][mentioned at 2025-09-22] Demo User probably has experience with outdoor activities beyond casual interest. [09fc5c]
[2b916f][mentioned at 2025-09-22] Demo User may be interested in building social connections through shared hobbies like mountain climbing. [2b916f]
[ce7bec][mentioned at 2025-09-22] On 2025-09-22, Demo User shared with the assistant that Demo User's hobby is mountain climbing. The assistant responded with surprise and enthusiasm, revealing that the assistant also enjoys mountain climbing. This exchange created a moment of connection and shared interest between Demo User and the assistant. [ce7bec]
[4428f1][mentioned at 2025-09-22] Demo User might be currently or recently active in mountain climbing around the date 2025-09-22, indicating a recent or ongoing engagement in mountain climbing activities around that time. [4428f1]

import os
from memu import MemuClient

memu_client = MemuClient(
    base_url="http://<サーバのIPアドレス>:8000",
    api_key="dummy"
)

memories = memu_client.retrieve_related_memory_items(
    user_id="user001",
    query="趣味",
    top_k=3
)

for memory_item in memories.related_memories:
    print(f"関連するメモリ:\n{memory_item.memory.content[:100]}...")

2025-09-22 13:31:57 | memu.sdk.python.client:98 | INFO | MemU SDK client initialized with base_url: http://rtx4090.local:8000/
2025-09-22 13:31:57 | memu.sdk.python.client:415 | INFO | Retrieving related memories for user user001, query: '趣味'
2025-09-22 13:31:58 | memu.sdk.python.client:428 | INFO | Retrieved 0 related memories