Motor de búsqueda CLI local y en el dispositivo para notas Markdown, transcripciones de reuniones y documentación, que combina BM25, búsqueda vectorial y reordenamiento con LLM.
30,5 mil1,9 milTypeScriptMITActualizado hace 5 días
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- 3,655
- Forks
- 319
- Issues abiertos
- 46
- Último commit
- ayer
¿Qué es?
ReMe es un kit de gestión de memoria para agentes de IA. Convierte conversaciones y recursos externos en archivos Markdown comunes, con frontmatter y wikilinks, organizados en capas de sesiones, notas diarias y resúmenes. Los usuarios y los agentes pueden leer, editar, sincronizar y respaldar estos archivos con herramientas estándar, mientras que los índices y grafos de la carpeta de metadatos se pueden reconstruir en cualquier momento.
El sistema sigue un ciclo de captura, indexación, consolidación y recuperación. La función de memoria automática extrae datos útiles de las conversaciones; la función de recursos automáticos convierte archivos en fichas diarias vinculadas a sus fuentes; y la función de consolidación automática agrupa notas recientes en nodos de resumen a largo plazo. La búsqueda combina coincidencia de palabras clave con BM25, embeddings opcionales y expansión de wikilinks para devolver pasajes por línea junto con los fragmentos vecinos.
ReMe se puede usar como CLI, servicio HTTP, servidor MCP o API de Python integrada, e incluye Studio, una interfaz web para explorar y editar el espacio de trabajo. Ofrece integraciones con entornos de ejecución de agentes como Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes y DeepSeek Harness.
Funciones clave
- 01Almacena la memoria en archivos Markdown legibles con frontmatter y wikilinks.
- 02Recuperación híbrida con búsqueda de palabras clave mediante BM25, embeddings opcionales y expansión de wikilinks.
- 03Extrae automáticamente información de conversaciones y de recursos de texto o imagen importados para crear notas diarias.
- 04Consolida notas recientes en nodos de resumen a largo plazo según un calendario.
- 05Expone la memoria mediante CLI, HTTP, MCP y API de Python.
- 06Incluye Studio, una interfaz web para editar y explorar grafos de memoria.
Casos de uso
- Dar a un agente personal de programación o de asistencia memoria persistente sobre preferencias y contexto de proyectos.
- Compartir un espacio de trabajo de memoria local entre varios entornos de ejecución de agentes.
- Mantener una base de conocimientos personal que puedas leer y editar directamente.
- Conservar notas de investigación vinculadas a sus fuentes originales.
Inicio rápido
- 1
Instala ReMe con pip
pip install "reme-ai[core]" - 2
Inicia el servicio ReMe y déjalo en ejecución
reme start - 3
Comprueba que el servicio esté en ejecución
reme health_check
Antes de usarlo
- Se requiere Python 3.11 o posterior.
- Las funciones de LLM, como auto_memory y auto_dream, necesitan una clave de API de LLM.
- La búsqueda semántica basada en embeddings está desactivada de forma predeterminada y requiere configuración manual.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es ReMe?
- Un espacio de trabajo de memoria en Markdown, local y editable, que permite a los agentes de IA almacenar, buscar y consolidar conocimientos a largo plazo. ReMe es un kit de gestión de memoria para agentes de IA. Convierte conversaciones y recursos externos en archivos Markdown comunes, con frontmatter y wikilinks, organizados en capas de sesiones, notas diarias y resúmenes. Los usuarios y los agentes pueden leer, editar, sincronizar y respaldar estos archivos con herramientas estándar, mientras que los índices y grafos de la carpeta de metadatos se pueden reconstruir en cualquier momento.
- ¿ReMe es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- ReMe es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿ReMe sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de ReMe fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar ReMe?
- Dar a un agente personal de programación o de asistencia memoria persistente sobre preferencias y contexto de proyectos. Compartir un espacio de trabajo de memoria local entre varios entornos de ejecución de agentes. Mantener una base de conocimientos personal que puedas leer y editar directamente. Conservar notas de investigación vinculadas a sus fuentes originales.
- ¿Cómo se instala ReMe?
- Instala ReMe con pip: pip install "reme-ai[core]" Inicia el servicio ReMe y déjalo en ejecución: reme start Comprueba que el servicio esté en ejecución: reme health_check
- ¿Dónde consigo ReMe?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/agentscope-ai/ReMe
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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