Локальная AI-система памяти: хранит историю диалогов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска; доступна как MCP-сервер и CLI.
ClaudioDrews/memory-os
Семислойная система памяти для Hermes Agent, которая сохраняет контекст между сессиями с помощью Qdrant, SQLite и самообновляемой wiki и работает локально с любым LLM-провайдером.
Open source альтернатива:mem0
- Звёзды
- 1,393
- Форки
- 132
- Открытые issues
- 14
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
Memory OS — это слой памяти для Hermes Agent, благодаря которому агент может сохранять сведения о проектах, решениях и предпочтениях между сессиями, а не начинать каждый раз с нуля. Система объединяет простые файлы рабочей области, историю сессий с полнотекстовым поиском, структурированное хранилище фактов с оценкой доверия и векторную базу данных Qdrant с резервным поиском в четыре этапа.
При каждом вызове LLM система извлекает релевантный контекст из нескольких источников, отбирает его по порогам релевантности, удаляет дубликаты в рамках сессии и добавляет в промпт. Еженедельный сканер устаревания и семантическое удаление дубликатов не дают хранилищу бесконтрольно разрастаться. Отдельный слой Ground Truth указывает агенту считать добавленную память достоверной, чтобы не запрашивать повторно те же сведения.
Инфраструктура работает на вашем компьютере с использованием сервисов Docker (Qdrant, Redis и обработчик ARQ) и Python 3.11+. Она совместима с OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Ollama и другими провайдерами, которые поддерживает Hermes. Скрипт настройки устанавливает весь стек одной командой.
Ключевые возможности
- 01Постоянная память между сессиями: файлы рабочей области, поиск по истории сессий и структурированное хранилище фактов.
- 02Векторный поиск в Qdrant с гибридным поиском по dense-векторам и BM25, а также резервным поиском в четыре этапа.
- 03Автоматическое добавление контекста с отбором по релевантности и удалением дубликатов в рамках сессии.
- 04Еженедельное сканирование устаревания и семантическое удаление дубликатов в сохранённой памяти.
- 05Самообновляемая LLM-wiki, содержимое которой постоянно загружается в векторную базу данных.
- 06Установка одной командой: настройка сервисов Docker, баз данных и плагина.
Сценарии использования
- Долгосрочные проекты, в которых агенту нужно помнить прошлые решения и выбранную архитектуру.
- Сохранение личных предпочтений и профиля технологического стека между множеством диалогов.
- Запуск локального приватного бэкенда памяти с Ollama или другой моделью на собственном хостинге.
Быстрый старт
- 1
Установите необходимые компоненты: Hermes Agent, Docker и Python 3.11 или новее
- 2
Запустите официальный установщик одной командой из README
- 3
Если установщик не сработает, следуйте инструкции по ручной установке из 10 шагов в setup/install.md
Что важно знать
- Требуются Hermes Agent и Docker, в котором работают Qdrant, Redis и worker ARQ.
- Включённый плагин Icarus — сильно модифицированный форк, несовместимый с upstream.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое memory-os?
- Семислойная система памяти для Hermes Agent, которая сохраняет контекст между сессиями с помощью Qdrant, SQLite и самообновляемой wiki и работает локально с любым LLM-провайдером. Memory OS — это слой памяти для Hermes Agent, благодаря которому агент может сохранять сведения о проектах, решениях и предпочтениях между сессиями, а не начинать каждый раз с нуля. Система объединяет простые файлы рабочей области, историю сессий с полнотекстовым поиском, структурированное хранилище фактов с оценкой доверия и векторную базу данных Qdrant с резервным поиском в четыре этапа.
- memory-os можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- memory-os распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- memory-os всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в memory-os — 20 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать memory-os?
- Долгосрочные проекты, в которых агенту нужно помнить прошлые решения и выбранную архитектуру. Сохранение личных предпочтений и профиля технологического стека между множеством диалогов. Запуск локального приватного бэкенда памяти с Ollama или другой моделью на собственном хостинге.
- Как установить memory-os?
- Установите необходимые компоненты: Hermes Agent, Docker и Python 3.11 или новее Запустите официальный установщик одной командой из README Если установщик не сработает, следуйте инструкции по ручной установке из 10 шагов в setup/install.md
- Где скачать memory-os?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ClaudioDrews/memory-os
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Самостоятельно разворачиваемый RAG-стек для приватного помощника в стиле ChatGPT на основе ваших PDF и документов, open-source LLM и Qdrant.
Локальное хранилище памяти для ИИ, которое фиксирует, кому принадлежит каждое воспоминание, откуда оно взялось, когда было актуально и кому доступно.
Бэкенд на FastAPI для разговорного RAG-агента: загружает документы в Qdrant, выполняет семантический и гибридный поиск и отвечает на вопросы с помощью LLM.
Официальная Python-библиотека клиента для векторного поискового движка Qdrant: синхронный и асинхронный доступ по REST/gRPC и локальный режим в памяти.
Локальный MCP-сервер памяти, который дословно записывает каждую сессию AI-разработки и передаёт релевантный контекст агентам вроде Claude Code и Cursor.