メモリ¶
メモリを使用すると、ChatGPT と Codex は以前の作業から役立つコンテキストを 今後の作業に引き継げます。 ChatGPT の Web 版では ChatGPT のメモリを使用し、ローカルの Codex クライアントでは別のローカル メモリストアと制御機能を使用します。
チームで必ず適用するガイダンスは、AGENTS.md またはチェックイン済みのドキュメントに記載してください。メモリは便利な想起レイヤーとして扱い、常に適用する必要があるルールの唯一の情報源にはしないでください。
ChatGPT デスクトップアプリでは、/memories を使用して、チャットでローカルメモリを使用できるか、または今後のメモリに貢献できるかを選択します。オンまたはオフにする必要がある場合は、設定 > パーソナライズ からこの機能を管理します。
Chronicle はデスクトップ専用の機能で、画面から最近の作業コンテキストを取得してメモリを構築することで、Codex が作業コンテキストを復元できるようにします。
ローカル Codex メモリの仕組み¶
メモリを有効にすると、Codex は対象となる過去のチャットから役立つコンテキストをローカルメモリファイルに変換できます。Codex は、アクティブなセッションや短時間で終了するセッションを除外し、生成されたメモリフィールドからシークレットを削除して、各チャットの終了直後ではなくバックグラウンドでメモリを更新します。
チャットが終了しても、メモリはすぐに更新されない場合があります。Codex は、まだ進行中の作業を要約しないように、チャットが十分な時間アイドル状態になるまで待機します。
また、Codex のレート制限の残りの割合が設定されたしきい値を下回っている場合、メモリ生成でバックグラウンド処理がスキップされることがあります。これにより、制限に近いときにクォータを消費しません。
ローカルメモリの保存場所¶
Codex は Codex ホームディレクトリの下にメモリを保存します。デフォルトでは、これは
~/.codex です。Codex が CODEX_HOME をどのように使用するかについては、設定と状態の保存場所を参照してください。
主なメモリファイルは ~/.codex/memories/ の下に保存され、要約、永続的なエントリ、最近の入力、過去のチャットから得られた補足的な証拠が含まれます。
これらのファイルは生成された状態として扱ってください。トラブルシューティングの際や Codex ホームディレクトリを共有する前に確認することはできますが、手動編集を主な制御手段として頼らないでください。
チャットごとにローカルメモリを制御する¶
ChatGPT デスクトップアプリと Codex TUI では、/memories を使用して現在のチャットのメモリ動作を制御します。チャット単位の選択により、現在のチャットで既存のメモリを使用できるか、また Codex がそのチャットを今後のメモリの生成に使用できるかを決定できます。
チャット単位の選択によって、グローバルなメモリ設定は変更されません。
ローカルメモリを確認する¶
メモリにはシークレットを保存しないでください。Codex は生成されたメモリフィールドからシークレットを削除しますが、Codex ホームディレクトリや生成されたメモリアーティファクトを共有する前に、メモリファイルを確認する必要があります。
ローカルメモリを設定する¶
ローカル Codex メモリはデフォルトでオフになっています。ChatGPT デスクトップアプリで 設定 > パーソナライズ を開き、メモリを有効にする をオンにします。
設定ファイルを使用してセットアップするには、config.toml に機能フラグを追加します。
設定ファイルの場所とメモリ関連設定の完全な一覧については、設定の基本と設定リファレンスを参照してください。
メモリ固有の一般的な設定には、次のものがあります。
memories.generate_memories: 新しく作成されたチャットをメモリ生成の入力として保存できるかどうかを制御します。memories.use_memories: Codex が既存のメモリを今後のセッションに挿入するかどうかを制御します。memories.disable_on_external_context:trueの場合、MCP ツール呼び出し、Web 検索、ツール検索などの外部コンテキストを使用したチャットをメモリ生成から除外します。以前のmemories.no_memories_if_mcp_or_web_searchキーもエイリアスとして引き続き受け付けられます。memories.min_rate_limit_remaining_percent: メモリ生成を開始するために必要な Codex レート制限の残りの最小割合を制御します。memories.extract_model: チャットごとのメモリ抽出に使用するモデルを上書きします。memories.consolidation_model: グローバルメモリの統合に使用するモデルを上書きします。