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MarlBurroW

MarlBurroW/hivekeep

Uma plataforma auto-hospedada de agentes de IA persistentes, com memória de longo prazo, que colaboram e respondem em canais de chat e rodam em um único container.

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O que é?

Hivekeep é uma plataforma auto-hospedada para rodar uma equipe de agentes de IA persistentes no seu próprio servidor. Cada agente mantém uma sessão contínua que não é reiniciada, com uma memória híbrida de longo prazo que combina busca vetorial e por palavras-chave. Os agentes podem trocar mensagens, delegar tarefas a subagentes e executar tarefas agendadas.

A plataforma inteira roda como um único processo, com um arquivo SQLite em um container Docker, sem precisar provisionar serviços separados de Postgres, Redis ou filas. Os usuários podem usar sua própria chave de API de LLM ou um endpoint local compatível com OpenAI. Os segredos ficam armazenados em um cofre AES-256-GCM que não é exposto ao modelo, e um agente configurador integrado chamado Queenie cuida da configuração por meio de conversas.

Os agentes podem ser acessados pelo Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix e por um app web PWA. Também é possível transferir um canal de um agente para outro no meio da conversa. Os agentes podem ainda criar ferramentas personalizadas, miniapps e plugins distribuídos pelo npm.

Recursos principais

  • 01Agentes persistentes com uma sessão contínua e memória híbrida de longo prazo
  • 02Agentes colaboram por meio de mensagens, subagentes e tarefas agendadas
  • 03Implantação em um único container com SQLite, sem necessidade de banco de dados externo
  • 04Seis canais de chat e um PWA, com transferência de canal entre agentes em tempo real
  • 05Segredos armazenados em um cofre criptografado, que o LLM nunca vê
  • 06Agentes podem criar ferramentas personalizadas, miniapps e plugins baseados em npm

Casos de uso

  • Rodar um assistente pessoal de IA que mantém o contexto ao longo de meses de conversa
  • Operar uma equipe doméstica ou pequena equipe de agentes especializados, acessíveis pelo Telegram ou Slack
  • Manter chaves de API de LLM e credenciais de contas no seu próprio servidor
  • Automatizar verificações agendadas, lembretes e triagem de e-mails com agentes

Antes de usar

  • Segundo o README, o projeto está cerca de 80% maduro e ainda tem problemas conhecidos.
  • O projeto é mantido por um único desenvolvedor, e grande parte do código foi escrita por IA — algo que o README aponta como uma fonte de problemas.
  • Servidores compatíveis com OpenAI que aceitam apenas chat, como o Ollama e o llama.cpp padrão, não oferecem suporte à geração de imagens.

Tópicos

#ai-agents#self-hosted#llm#personal-assistant#multi-agent-systems#telegram-bot#sqlite#chatbot#agents#ai-assistant

Perguntas frequentes

O que é hivekeep?
Uma plataforma auto-hospedada de agentes de IA persistentes, com memória de longo prazo, que colaboram e respondem em canais de chat e rodam em um único container. Hivekeep é uma plataforma auto-hospedada para rodar uma equipe de agentes de IA persistentes no seu próprio servidor. Cada agente mantém uma sessão contínua que não é reiniciada, com uma memória híbrida de longo prazo que combina busca vetorial e por palavras-chave. Os agentes podem trocar mensagens, delegar tarefas a subagentes e executar tarefas agendadas.
hivekeep é gratuito? Qual é a licença?
hivekeep é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
hivekeep ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de hivekeep foi em 21 de out. de 2026.
Para que posso usar hivekeep?
Rodar um assistente pessoal de IA que mantém o contexto ao longo de meses de conversa Operar uma equipe doméstica ou pequena equipe de agentes especializados, acessíveis pelo Telegram ou Slack Manter chaves de API de LLM e credenciais de contas no seu próprio servidor Automatizar verificações agendadas, lembretes e triagem de e-mails com agentes
Onde consigo hivekeep?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/MarlBurroW/hivekeep

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

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