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ClaudioDrews

ClaudioDrews/memory-os

Sistema de memória em sete camadas para o Hermes Agent, que preserva o contexto entre sessões usando Qdrant, SQLite e uma wiki que se atualiza sozinha, rodando localmente com qualquer provedor de LLM.

Alternativa open source a:mem0

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Estrelas
1,392
Forks
132
Issues abertas
14
Último commit
há 2 meses

O que é?

O Memory OS é uma camada de memória para o Hermes Agent que permite ao agente guardar projetos, decisões e preferências entre sessões, em vez de começar do zero a cada vez. Ele combina arquivos simples no workspace, um histórico de sessões pesquisável por texto completo, um repositório estruturado de fatos com pontuação de confiança e um banco de dados vetorial Qdrant com fallback de busca em quatro níveis.

A cada chamada de LLM, o sistema recupera contexto relevante de várias fontes, com base em limites de relevância e deduplicação por sessão, e o injeta no prompt. Um scanner semanal de decaimento e a deduplicação semântica impedem que o repositório cresça sem limites. Uma camada separada de Ground Truth instrui o agente a tratar a memória injetada como fonte de verdade, evitando que ele consulte novamente as mesmas informações.

A infraestrutura roda na sua máquina usando serviços Docker (Qdrant, Redis e um worker ARQ) com Python 3.11 ou superior. É compatível com OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Ollama e outros provedores aceitos pelo Hermes. Um script de configuração instala toda a stack com um único comando.

Recursos principais

  • 01Memória persistente entre sessões com arquivos de workspace, busca no histórico de sessões e um repositório estruturado de fatos.
  • 02Busca vetorial com Qdrant, recuperação híbrida densa e BM25 e fallback em quatro níveis.
  • 03Injeção automática de contexto com base na relevância e deduplicação por sessão.
  • 04Scanner semanal de decaimento e deduplicação semântica das memórias armazenadas.
  • 05Wiki de LLM que se atualiza sozinha e é continuamente ingerida no banco de dados vetorial.
  • 06Instalador de um comando que configura os serviços Docker, os bancos de dados e o plugin.

Casos de uso

  • Projetos de longa duração em que um agente precisa se lembrar de decisões anteriores e escolhas de arquitetura.
  • Manter preferências pessoais e um perfil de stack de tecnologia disponíveis ao longo de várias conversas.
  • Executar localmente um backend de memória privado com Ollama ou outro modelo auto-hospedado.

Início rápido

  1. 1

    Instale os pré-requisitos: Hermes Agent, Docker e Python 3.11 ou superior

  2. 2

    Execute o instalador oficial de um único comando indicado no README

  3. 3

    Se o instalador falhar, siga o guia manual de 10 etapas em setup/install.md

Antes de usar

  • Requer o Hermes Agent e o Docker executando Qdrant, Redis e um worker do ARQ.
  • O plugin Icarus incluído é um fork bastante modificado e não é compatível com o upstream.

Em coleções

Memória de longo prazo para agentes de IAApps auto-hospedadosFerramentas de privacidade e local-first

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é memory-os?
Sistema de memória em sete camadas para o Hermes Agent, que preserva o contexto entre sessões usando Qdrant, SQLite e uma wiki que se atualiza sozinha, rodando localmente com qualquer provedor de LLM. O Memory OS é uma camada de memória para o Hermes Agent que permite ao agente guardar projetos, decisões e preferências entre sessões, em vez de começar do zero a cada vez. Ele combina arquivos simples no workspace, um histórico de sessões pesquisável por texto completo, um repositório estruturado de fatos com pontuação de confiança e um banco de dados vetorial Qdrant com fallback de busca em quatro níveis.
memory-os é gratuito? Qual é a licença?
memory-os é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
memory-os ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de memory-os foi em 20 de set. de 2026.
Para que posso usar memory-os?
Projetos de longa duração em que um agente precisa se lembrar de decisões anteriores e escolhas de arquitetura. Manter preferências pessoais e um perfil de stack de tecnologia disponíveis ao longo de várias conversas. Executar localmente um backend de memória privado com Ollama ou outro modelo auto-hospedado.
Como instalar memory-os?
Instale os pré-requisitos: Hermes Agent, Docker e Python 3.11 ou superior Execute o instalador oficial de um único comando indicado no README Se o instalador falhar, siga o guia manual de 10 etapas em setup/install.md
Onde consigo memory-os?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/ClaudioDrews/memory-os

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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