Sistema de memoria para agentes que almacena, recupera y analiza recuerdos para que los agentes de IA aprendan con el tiempo, en lugar de limitarse a repetir el historial del chat.
51,9 mil6,2 milPythonMITActualizado hace 10 horas
NevaMind-AI/memU
Un sistema de memoria ligero que ofrece a los agentes de programación y a los hosts de IA de escritorio una memoria compartida entre sesiones, almacenada como wiki.
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- Issues abiertos
- 134
- Último commit
- hace 19 horas
¿Qué es?
memU es una capa de memoria para agentes de IA. Lee registros de sesión de agentes de escritorio como Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw y Hermes Agent; los convierte en memoria y archivos Markdown de skills reutilizables, y recupera la información relevante antes de una tarea futura. La memoria se comparte entre hosts mediante un único backend configurado, de modo que lo que aprende un agente puede aprovecharlo otro.
El sistema funciona como sidecar, con un adaptador CLI por host y, además, un comando genérico memu-agent que detecta otros agentes. Una tarea programada divide las sesiones nuevas en archivos de trabajo; el agente escribe los archivos de memoria o skills y un paso de commit los almacena junto con sus embeddings. El almacenamiento puede ser SQLite local, Postgres con pgvector o MemU Cloud, según se indique en un archivo de configuración y en las variables de entorno.
La lógica central de memoria se describe como unas 500 líneas de Python, y el proyecto usa la licencia Apache-2.0. Se puede instalar mediante pip, npx o uvx, y un comando doctor comprueba que la ruta de recuperación funcione.
Funciones clave
- 01Captura el historial de sesiones de agentes de programación de escritorio mediante adaptadores CLI específicos para cada host.
- 02Convierte las sesiones en skills reutilizables en Markdown que un agente puede modificar o crear.
- 03Comparte un backend de memoria entre Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw y otros hosts.
- 04Admite almacenamiento en SQLite local, Postgres con pgvector o MemU Cloud.
- 05Incluye un comando doctor para verificar de extremo a extremo la ruta de recuperación.
Casos de uso
- Mantener el contexto y las convenciones de un proyecto disponibles entre sesiones de Claude Code y Cursor.
- Reutilizar los flujos de trabajo que un agente aprendió anteriormente cuando se presenta una tarea similar.
- Dar a varias herramientas de IA de escritorio un almacén de memoria compartido en la misma máquina.
- Añadir memoria persistente a las conversaciones de una aplicación mediante la interfaz memorize.
Inicio rápido
- 1
Obtén una clave de API en memu.so
- 2
Instala la CLI con pip
pip install memu-cli - 3
Recupera la memoria relevante para tu agente host (p. ej., Codex)
memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
Antes de usarlo
- El uso autoalojado requiere tu propia clave de API de un proveedor de embeddings.
- No se admiten los modos de chat de ChatGPT y Claude; solo funcionan determinados modos de trabajo y escritorio.
- La compatibilidad con agentes varía según el sistema operativo, y Linux admite menos hosts que macOS o Windows.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es memU?
- Un sistema de memoria ligero que ofrece a los agentes de programación y a los hosts de IA de escritorio una memoria compartida entre sesiones, almacenada como wiki. memU es una capa de memoria para agentes de IA. Lee registros de sesión de agentes de escritorio como Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw y Hermes Agent; los convierte en memoria y archivos Markdown de skills reutilizables, y recupera la información relevante antes de una tarea futura. La memoria se comparte entre hosts mediante un único backend configurado, de modo que lo que aprende un agente puede aprovecharlo otro.
- ¿memU es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- memU es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿memU sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de memU fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar memU?
- Mantener el contexto y las convenciones de un proyecto disponibles entre sesiones de Claude Code y Cursor. Reutilizar los flujos de trabajo que un agente aprendió anteriormente cuando se presenta una tarea similar. Dar a varias herramientas de IA de escritorio un almacén de memoria compartido en la misma máquina. Añadir memoria persistente a las conversaciones de una aplicación mediante la interfaz memorize.
- ¿Cómo se instala memU?
- Obtén una clave de API en memu.so Instala la CLI con pip: pip install memu-cli Recupera la memoria relevante para tu agente host (p. ej., Codex): memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
- ¿Dónde consigo memU?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NevaMind-AI/memU
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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