Mem0の使い方：AI Flowi Workflowでの設定

Mem0の使い方を解説します。AI Flowi Workflowでは、Mem0 Chat Memoryを使ってチャットメッセージを検索・保存できます。インターフェースでは、受信メッセージ、検索クエリ、ユーザー識別子を分けて指定し、MemoryオブジェクトとJSONの検索結果の両方を返します。

ここで提案する取り込み・検索の試行で使うMem0 Chat Memory、Chat Input、Chat Outputは、カタログに記載されていますが、Ai Flowiによる本番環境での検証は行われていません。このページでは、2026年10月9日にエクスポートされた1.9.2のカタログを使用しています。そのMem0の項目には、次の説明があります。Mem0のメモリストレージを使用して、チャットメッセージを検索・保存します。

Mem0 Chat Memoryの全8入力

小さな画面では、Mem0のフィールド表を横にスクロールして、接続型と設定上の注意を確認してください。

Mem0の8つの入力すべてに、検証フラグとして「任意」が設定されています。これは既定のユーザーIDがあることも、認証なしで設定できることも示しません。「空のリスト」は明示的に空である接続メタデータを示し、「未指定」は受け入れ可能な型のプロパティが存在しないことを示します。どちらも、任意の値を接続すれば動作するという意味ではありません。

取り込むメッセージと検索クエリの役割を分ける

ingest_messageとsearch_queryのフィールド型は、どちらもstrで、Message接続を受け入れます。保存する内容と、検索に使う質問を意識して分けてください。同じ接続型を受け入れるからといって、質問を誤ってメモリ項目として保存しないようにしてください。

エクスポートには独立した操作選択欄がなく、両方の入力を指定した場合の取り込みと検索の順序も説明されていません。「保存してすぐに呼び出す」経路を設計する前に、その動作を確認してください。取り込みリクエストを繰り返す際にも重複の確認が必要です。冪等性の仕様は示されていません。

ユーザーID、メタデータ、入れ子の設定

user_idはユーザーID用の入力で、metadataは辞書です。アプリケーションのユーザーIDレコードからuser_idを設定してください。誰のMem0レコードを検索するかを決めるために、生成テキストを使用するのは不適切です。エクスポートされた文字列/Messageの仕様には、その識別子に対する認可チェックが示されていません。検証済みのバックエンド仕様でフィルタリングや権限上の役割が与えられていない限り、メタデータのラベルは説明用の値として扱ってください。

mem0_configが使用する型はNestedDictで、接続にはDataとJSONを受け入れます。入れ子のキー、ストレージの選択肢、フィルターの表記は未指定です。このフィールドを埋める前に、Mem0サービスが対応する設定構造を取得してください。もっともらしいオブジェクトでも、ノードが解釈できないキーを含む場合があります。

existing_memoryはMemoryを受け入れ、設定JSONとも検索結果JSONとも異なります。名前からは既存のメモリオブジェクトを渡す用途が読み取れますが、そのオブジェクトと他のフィールドの優先順位は未指定です。既存メモリと他のフィールドの併用は、最初の取り込み・検索の試行とは別に検証してください。

関連情報：Zepメモリの使い方：AI Flowi Workflowでの連携。

Memoryと検索結果は異なる出力

ネイティブコンポーネントの識別子は、mem0.mem0_chat_memoryです。カタログには、composio.ComposioMem0APIComponentも記載されています。表示名はMem0で、必須のapi_key、選択肢リストが空のaction_button、Table出力があります。説明は空です。このページの保存・検索例はネイティブコンポーネントを使用します。別の項目には、利用可能なMem0の操作が文書化されていません。

Message Historyには、外部メモリを受け取るコンポーネントが必要な場合に使える、Memory対応の入力が文書化されています。モードとメッセージ出力は、そのリファレンスに従ってください。会話情報を表すからという理由だけで、memoryをJSONやMessageを想定する表示用フィールドに直接送らないでください。

認証情報と対象範囲を絞った初期設定

ご自身のMem0アカウントのAPI認証情報と、設定で選択した場合はOpenAIアカウントの認証情報を、認証情報の仕組みを説明するガイドに従って指定してください。各プロバイダーの利用料金は別途請求されます。

Mem0の確認用に、架空のユーザー識別子と、短い架空の好みの情報を用意します。それらのメッセージには認証情報の値を含めないでください。別々に用意されたmem0_api_keyとopenai_api_keyは2つの認証情報欄を示すものであり、両方が必須であることや、選択したバックエンドでどちらかを省略できることを保証しません。

取り込みと検索を別々の試行として確認する

設定例であり、記録されたテストではありません

1. まず、Chat Inputのinput_valueに「架空のワークスペースのラベルはCedarです。」を入力します。そのmessage出力をMem0 Chat Memory.ingest_messageへ接続します。この接続で、保存する文を渡します。
2. Mem0 Chat Memoryのuser_idをsynthetic-cedar-userに設定し、ご自身の認証情報でmem0_api_keyを設定します。サービスが対応するmem0_configのみを指定してください。選択した設定で必要な場合に限り、openai_api_keyを追加します。最初の確認では、existing_memoryは接続しないでください。
3. 取り込みの試行を確認し、サービスで利用できる確認方法を使って、架空の項目が保存されたことを確かめます。Memoryオブジェクトが返ったことだけでは、その文が保存された証拠にはなりません。
4. 検索時は、取り込みの接続を外します。Chat Inputのinput_valueに「架空のワークスペースのラベルは何ですか？」という質問を入力し、そのmessage出力をMem0のsearch_queryへ接続します。確認済みのユーザーIDとバックエンド設定を維持し、この試行では要求する操作だけを変更してください。
5. JSONの表示には、Chat Outputを使用し、そのinput_valueへMem0のsearch_resultsを渡します。取得した内容を後のプロンプトに含める前に、返された内容を保存済みのCedarの文と比較してください。

確認対象として想定する成果物は、検索出力が実際に返したJSONです。一致する内容があれば、人が確認します。このページでは、架空のレコード、スコア、メモリ識別子、成功レスポンスを提示していません。結果が空の場合、予想外の内容が返った場合、サービス呼び出しが失敗した場合は、試行記録でそれぞれ区別してください。

ソースの記録には、架空のラベルのつづりを保持してください。返されたJSONに言い換えがある場合は、表現形式が変わったのか、保存された好みの情報が異なるのかを区別します。公開された結果スキーマがないため、どのJSON項目にソーステキストが入るかを決めつけることはできません。検索された内容を特定できなければ、すべてのプロパティが好みの情報の一部であるかのようにレスポンス全体を渡さず、プロンプトの組み立てを中断してください。

再利用前にMem0設定の優先順位を確認する

共通のアクセス範囲の確認には、エージェントメモリの分離演習を使用してください。

後のグラフで、前のノードからexisting_memoryを渡すと同時に、mem0_configも指定したとします。取り込みと検索のバックエンドを決めるのはどちらのオブジェクトでしょうか。このエクスポートでは答えが示されていません。Memory接続を導入する前に、動作している設定と観測した検索レスポンスを基準として保存してください。その接続を追加したら、実際のサービス接続先を確認します。JSONの内容が一致するだけでは、どのバックエンドが提供したかは特定できません。優先順位を確認できない場合は、保存先を説明できないグラフに両方を組み込まず、2つの設定を分けて使用してください。

観測したJSONとともに、ユーザーID、クエリ、設定を記録してください。設定変更後に結果が変わった場合は、メモリの学習による違いと判断する前に、その変更を調べます。カタログには、このノードの永続的な学習、検索結果スキーマ、保持期間、削除操作に関する情報はありません。

Mem0より簡単なメモリ経路を選ぶべき場合はいつですか？

Mem0固有の取り込み、ユーザー、検索、設定の仕様が要件に含まれる場合は、Mem0 Chat Memoryを使用してください。Message Historyで既に文書化されている保存メッセージのモードだけが必要なら、そのリファレンスから始めます。より広い概念は、エージェントメモリの用語解説で説明しています。この連携ページでは、Mem0ネイティブコンポーネントのフィールドと2種類の出力を扱います。

グラフクエリ、削除制御、実証済みの保持ポリシーが利用できると想定して、この設定を選ばないでください。エクスポートされたインターフェースでは、それらの機能は確認できません。他の文書化された接続カテゴリは、連携ハブで確認してください。

著者：Ai Flowi · 公開日 2026-10-11

公式情報源：Mem0 ドキュメント

ワークフローの利用量

プラン：Goは年払いで月額USD8から（月払いUSD10）、Plusは月額USD16から（月払いUSD20）、Pro 100は月額USD80から（月払いUSD100）、Pro 200は月額USD160から（月払いUSD200）、Pro 500は月額USD400から（月払いUSD500）。毎月5,000～250,000 Flowi Tokensが含まれ、追加購入も可能です。ノード実行1回につき1トークン。サードパーティのAPIとモデルの利用料金は含まれません。