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# Memory.cloneThread()

`.cloneThread()` メソッドは、すべてのメッセージを含む既存の会話 Thread のコピーを作成します。会話内の特定の時点から分岐する会話パスを作成できます。セマンティックリコールが有効な場合、このメソッドはクローンされたメッセージのベクトル埋め込みも作成します。

## 使用例

次の例では、`Memory` インスタンスを作成し、既存の Thread をクローンします。

```typescript
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql'

const memory = new Memory({
  storage: new LibSQLStore({ id: 'memory-store', url: 'file:./memory.db' }),
})

const { thread, clonedMessages } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
})
```

## パラメーター

**sourceThreadId** (`string`): クローンする Thread の ID

**newThreadId** (`string`): クローンされた Thread に使用する省略可能なカスタム ID。指定しない場合は生成されます。

**resourceId** (`string`): クローンされた Thread に使用する省略可能なリソース ID。デフォルトはソース Thread の resourceId です。

**title** (`string`): クローンされた Thread に使用する省略可能なタイトル。省略した場合、ソース Thread にタイトルがあれば、クローンのタイトルは Clone of ${sourceThread.title} になります。それ以外の場合、タイトルは空です。

**metadata** (`Record<string, unknown>`): ソース Thread のメタデータとマージする省略可能なメタデータ。クローンのメタデータは自動的に追加されます。

**options** (`CloneOptions`): クローン処理に使用する省略可能なフィルタリングオプション。

**options.messageLimit** (`number`): クローンするメッセージの最大数。設定すると、直近の N 件のメッセージをクローンします。

**options.messageFilter** (`MessageFilter`): クローンするメッセージを選択するためのフィルター条件。

**options.messageFilter.startDate** (`Date`): この日時以降に作成されたメッセージのみをクローンします。

**options.messageFilter.endDate** (`Date`): この日時以前に作成されたメッセージのみをクローンします。

**options.messageFilter.messageIds** (`string[]`): 指定した ID のメッセージのみをクローンします。

## 戻り値

**thread** (`StorageThreadType`): クローンのメタデータを含む、新しく作成されたクローン Thread。

**clonedMessages** (`MastraDBMessage[]`): 新しい Thread 用の新しい ID が割り当てられた、クローンされたメッセージの配列。

**messageIdMap** (`Record<string, string>`): ソースメッセージ ID から、対応するクローンされたメッセージ ID へのマッピング。

### クローンのメタデータ

クローンされた Thread のメタデータには、次のフィールドを持つ `clone` プロパティが含まれます。

**sourceThreadId** (`string`): クローン元である元の Thread の ID。

**clonedAt** (`Date`): クローンが作成された日時。

**lastMessageId** (`string`): クローン作成時点における、ソース Thread の最後のメッセージの ID。

## 詳細な使用例

```typescript
import { mastra } from './mastra'

const agent = mastra.getAgent('agent')
const memory = await agent.getMemory()

// Clone a thread with all messages
const { thread: fullClone } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
  title: 'Alternative Conversation Path',
})

// Clone with a custom ID
const { thread: customIdClone } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
  newThreadId: 'my-custom-clone-id',
})

// Clone only the last 5 messages
const { thread: partialClone, clonedMessages } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
  options: {
    messageLimit: 5,
  },
})

// Clone messages from a specific date range
const { thread: dateFilteredClone } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
  options: {
    messageFilter: {
      startDate: new Date('2024-01-01'),
      endDate: new Date('2024-01-31'),
    },
  },
})

// Clone specific messages
const { thread: selectedMessagesClone } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread-123',
  options: {
    messageFilter: {
      messageIds: ['message-1', 'message-2'],
    },
  },
})

// Continue conversation on the cloned thread
const response = await agent.generate('Try a different approach', {
  memory: {
    thread: fullClone.id,
    resource: fullClone.resourceId,
  },
})
```

クローンされた Thread から会話を続けるには、クローンされた `thread.id` と `thread.resourceId` を `agent.generate()` に渡します。

## ベクトル埋め込み

Memory インスタンスで vector store と embedder を設定してセマンティックリコールを有効にすると、`cloneThread()` はクローンされたすべてのメッセージのベクトル埋め込みを自動的に作成します。これにより、クローンされた Thread でもセマンティック検索が正しく動作します。

この例では、`embeddingModel` はプロジェクトに設定された埋め込みモデルです。

```typescript
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { LibSQLStore, LibSQLVector } from '@mastra/libsql'

const memory = new Memory({
  storage: new LibSQLStore({ id: 'memory-store', url: 'file:./memory.db' }),
  vector: new LibSQLVector({ id: 'vector-store', url: 'file:./vector.db' }),
  embedder: embeddingModel,
  options: {
    semanticRecall: true,
  },
})

// Clone will also create embeddings for cloned messages
const { thread } = await memory.cloneThread({
  sourceThreadId: 'original-thread',
})

// Semantic search works on the cloned thread
const results = await memory.recall({
  threadId: thread.id,
  vectorSearchString: 'search query',
})
```

## Working Memory

Working Memory が有効な場合、`cloneThread()` は Working Memory のスコープとクローンの `resourceId` に基づいて、Working Memory をコピーまたは共有します。

- **Thread スコープの Working Memory**：Working Memory はクローンされた Thread にコピーされます。
- **同じ `resourceId` を持つリソーススコープの Working Memory**：ソース Thread とクローンされた Thread は同じリソースに属するため、Working Memory は共有されます。
- **異なる `resourceId` を持つリソーススコープの Working Memory**：Working Memory はクローンされた Thread のリソースにコピーされます。

## Observational Memory

[Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/memory/observational-memory) が有効な場合、`cloneThread()` はソース Thread に関連付けられた OM レコードを自動的にクローンします。動作は OM のスコープによって異なります。

- **Thread スコープの OM**：OM レコードは新しい Thread にクローンされます。内部のすべてのメッセージ ID 参照は、クローンされたメッセージを指すように再マッピングされます。
- **リソーススコープの OM（同じ `resourceId`）**：ソース Thread とクローンされた Thread は同じリソースに属するため、OM レコードは両者で共有されます。複製は行われません。
- **リソーススコープの OM（異なる `resourceId`）**：OM レコードは新しいリソースにクローンされます。メッセージ ID は再マッピングされ、観察内にある Thread を識別するタグは、クローンされた Thread を参照するように更新されます。

現在の（最新の）OM 世代だけがクローンされます。以前の履歴世代はコピーされません。一時的な処理状態（観察または振り返りの処理中フラグ）は、クローンされたレコードでリセットされます。