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ClaudioDrews

ClaudioDrews/memory-os

Sistema de memoria de siete capas para Hermes Agent que conserva el contexto entre sesiones con Qdrant, SQLite y una wiki que se actualiza por sí sola, y funciona localmente con cualquier proveedor de LLM.

Alternativa open source a:mem0

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Estrellas
1,394
Forks
132
Issues abiertos
14
Último commit
hace 2 meses

¿Qué es?

Memory OS es una capa de memoria para Hermes Agent que permite al agente conservar proyectos, decisiones y preferencias entre sesiones, en lugar de empezar de cero cada vez. Combina archivos de espacio de trabajo, un historial de sesiones con búsqueda de texto completo, un almacén estructurado de datos con puntuación de confianza y una base de datos vectorial Qdrant con una búsqueda alternativa de cuatro niveles.

En cada llamada al LLM, el sistema recupera contexto relevante de varias fuentes, aplica umbrales de relevancia, elimina duplicados por sesión y lo inyecta en el prompt. Un escáner semanal de obsolescencia y la deduplicación semántica evitan que el almacén crezca sin límite. Una capa independiente de Ground Truth indica al agente que trate la memoria inyectada como información autoritativa, para que no vuelva a consultar los mismos datos.

La infraestructura se ejecuta en tu propia máquina mediante servicios de Docker (Qdrant, Redis y un worker de ARQ) con Python 3.11 o posterior. Es compatible con OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Ollama y otros proveedores compatibles con Hermes. Un script de configuración instala todo el stack con un solo comando.

Funciones clave

  • 01Memoria persistente entre sesiones con archivos de espacio de trabajo, búsqueda en el historial de sesiones y un almacén estructurado de datos.
  • 02Búsqueda vectorial con Qdrant, recuperación híbrida densa y BM25, y una alternativa de cuatro niveles.
  • 03Inyección automática de contexto con umbrales de relevancia y deduplicación por sesión.
  • 04Escaneo semanal de obsolescencia y deduplicación semántica de los recuerdos almacenados.
  • 05Wiki de LLM que se actualiza por sí sola y cuyo contenido se ingiere continuamente en la base de datos vectorial.
  • 06Instalador de un solo comando que configura los servicios de Docker, las bases de datos y el plugin.

Casos de uso

  • Proyectos de larga duración en los que un agente debe recordar decisiones anteriores y elecciones de arquitectura.
  • Conservar las preferencias personales y el perfil de stack tecnológico disponibles en muchas conversaciones.
  • Ejecutar localmente un backend de memoria privado con Ollama u otro modelo autoalojado.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala los requisitos previos: Hermes Agent, Docker y Python 3.11 o posterior

  2. 2

    Ejecuta el instalador oficial de un solo comando que aparece en el README

  3. 3

    Si falla el instalador, sigue la guía manual de 10 pasos en setup/install.md

Antes de usarlo

  • Necesita Hermes Agent y Docker ejecutando Qdrant, Redis y un worker de ARQ.
  • El plugin Icarus incluido es un fork muy modificado y no es compatible con upstream.

En colecciones

Memoria a largo plazo para agentes de IAApps autoalojadasHerramientas de privacidad y local-first

Temas

#ai-memory#vector-database#rag#qdrant#self-hosted#local-first#persistent-memory#context-injection#docker#ground-truth

Preguntas frecuentes

¿Qué es memory-os?
Sistema de memoria de siete capas para Hermes Agent que conserva el contexto entre sesiones con Qdrant, SQLite y una wiki que se actualiza por sí sola, y funciona localmente con cualquier proveedor de LLM. Memory OS es una capa de memoria para Hermes Agent que permite al agente conservar proyectos, decisiones y preferencias entre sesiones, en lugar de empezar de cero cada vez. Combina archivos de espacio de trabajo, un historial de sesiones con búsqueda de texto completo, un almacén estructurado de datos con puntuación de confianza y una base de datos vectorial Qdrant con una búsqueda alternativa de cuatro niveles.
¿memory-os es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
memory-os es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿memory-os sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de memory-os fue el 20 sept 2026.
¿Para qué puedo usar memory-os?
Proyectos de larga duración en los que un agente debe recordar decisiones anteriores y elecciones de arquitectura. Conservar las preferencias personales y el perfil de stack tecnológico disponibles en muchas conversaciones. Ejecutar localmente un backend de memoria privado con Ollama u otro modelo autoalojado.
¿Cómo se instala memory-os?
Instala los requisitos previos: Hermes Agent, Docker y Python 3.11 o posterior Ejecuta el instalador oficial de un solo comando que aparece en el README Si falla el instalador, sigue la guía manual de 10 pasos en setup/install.md
¿Dónde consigo memory-os?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/ClaudioDrews/memory-os

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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