Repolode
Enviar
NevaMind-AI

NevaMind-AI/memU

Um sistema leve de memória que oferece a agentes de programação e hosts de IA para desktop uma memória compartilhada entre sessões, armazenada como wiki.

Ver no GitHubSite
Estrelas
14,556
Forks
1,090
Issues abertas
134
Último commit
há 15 horas

O que é?

memU é uma camada de memória para agentes de IA. Ele lê logs de sessão de agentes para desktop, como Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw e Hermes Agent, transforma esse conteúdo em arquivos Markdown de memória e skills reutilizáveis e recupera memórias relevantes antes de uma tarefa futura. A memória é compartilhada entre hosts por meio de um único backend configurado, para que o que um agente aprende possa ser usado por outro.

O sistema funciona como um sidecar, com um adaptador CLI para cada host, além de um comando genérico memu-agent que detecta outros agentes. Uma tarefa agendada de integração divide as novas sessões em arquivos de tarefas; o agente grava os arquivos de memória ou skills, e uma etapa de commit os armazena junto com embeddings. O armazenamento pode ser feito em SQLite local, Postgres com pgvector ou MemU Cloud, selecionado por meio de um arquivo de configuração e variáveis de ambiente.

A lógica central de memória é descrita como tendo cerca de 500 linhas de Python, e o projeto é licenciado sob Apache-2.0. A instalação está disponível via pip, npx ou uvx, e um comando doctor verifica se o fluxo de recuperação funciona.

Recursos principais

  • 01Captura o histórico de sessões de agentes de programação para desktop por meio de adaptadores CLI específicos para cada host.
  • 02Transforma sessões em skills Markdown reutilizáveis que um agente pode editar ou criar.
  • 03Compartilha um backend de memória entre Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw e outros hosts.
  • 04Oferece armazenamento em SQLite local, Postgres com pgvector ou MemU Cloud.
  • 05Fornece um comando doctor para verificar o fluxo de recuperação de ponta a ponta.

Casos de uso

  • Manter o contexto e as convenções de um projeto disponíveis entre sessões do Claude Code e do Cursor.
  • Reutilizar fluxos de trabalho aprendidos anteriormente por um agente quando surgir uma tarefa semelhante.
  • Oferecer a várias ferramentas de IA para desktop um armazenamento de memória compartilhado na mesma máquina.
  • Adicionar memória persistente às conversas do próprio aplicativo por meio da interface memorize.

Início rápido

  1. 1

    Obtenha uma chave de API em memu.so

  2. 2

    Instale a CLI com pip

    pip install memu-cli
  3. 3

    Recupere a memória relevante para o agente host (por exemplo, Codex)

    memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"

Antes de usar

  • O uso auto-hospedado exige sua própria chave de API de um provedor de embeddings.
  • Os modos de chat do ChatGPT e do Claude não são compatíveis; apenas modos específicos de trabalho e desktop funcionam.
  • O suporte a agentes varia conforme o sistema operacional, e o Linux oferece suporte a menos hosts que o macOS ou o Windows.

Tópicos

#agent-memory#llm#mcp#skills#vector-search#sqlite#postgres#claude-skills#harness#loop-engineering

Perguntas frequentes

O que é memU?
Um sistema leve de memória que oferece a agentes de programação e hosts de IA para desktop uma memória compartilhada entre sessões, armazenada como wiki. memU é uma camada de memória para agentes de IA. Ele lê logs de sessão de agentes para desktop, como Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw e Hermes Agent, transforma esse conteúdo em arquivos Markdown de memória e skills reutilizáveis e recupera memórias relevantes antes de uma tarefa futura. A memória é compartilhada entre hosts por meio de um único backend configurado, para que o que um agente aprende possa ser usado por outro.
memU é gratuito? Qual é a licença?
memU é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
memU ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de memU foi em 20 de out. de 2026.
Para que posso usar memU?
Manter o contexto e as convenções de um projeto disponíveis entre sessões do Claude Code e do Cursor. Reutilizar fluxos de trabalho aprendidos anteriormente por um agente quando surgir uma tarefa semelhante. Oferecer a várias ferramentas de IA para desktop um armazenamento de memória compartilhado na mesma máquina. Adicionar memória persistente às conversas do próprio aplicativo por meio da interface memorize.
Como instalar memU?
Obtenha uma chave de API em memu.so Instale a CLI com pip: pip install memu-cli Recupere a memória relevante para o agente host (por exemplo, Codex): memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
Onde consigo memU?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/NevaMind-AI/memU

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

Projetos relacionados