MemTensor/MemOS

Что это?

Ключевые возможности

• 01Единый API для добавления, поиска, редактирования и удаления воспоминаний
• 02Память в виде графа, который можно просматривать и корректировать
• 03Мультимодальная память для текста, изображений, трассировок вызовов инструментов и персон
• 04Управление базами знаний в нескольких кубах с возможностью изоляции и совместного доступа
• 05Асинхронная загрузка воспоминаний с помощью MemScheduler
• 06Локальные плагины для OpenClaw, Hermes Agent и DeepSeek Harness с хранением данных на устройстве в SQLite

Сценарии использования

• Создание AI-ассистентов, которые поддерживают последовательные, насыщенные контекстом диалоги между сессиями
• Создание агентов поддержки, которые помнят прошлые обращения и историю пользователей
• Создание персонализированных агентов, адаптирующихся к предпочтениям каждого пользователя
• Создание мультиагентных систем с общей или изолированной памятью для разных агентов

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий MemOS

   git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git
2. 2

   Скопируйте пример файла env, затем добавьте ключи API в .env

   cp docker/.env.example .env
3. 3

   Перейдите в папку docker и запустите MemOS API вместе с Neo4j и Qdrant (API будет доступен по адресу localhost:8000)

   docker compose up

Что важно знать

• !Для самостоятельного хостинга необходимо запускать Neo4j и Qdrant вместе с API.
• !Для размещённого Cloud API нужен бесплатный или платный ключ API MemOS из панели управления; ваши данные будут отправляться в MemOS Cloud.

Темы

Частые вопросы

Что такое MemOS?

Операционная система памяти для LLM и AI-агентов: хранит, находит и управляет долговременной памятью в виде редактируемого графа. MemOS — слой памяти для приложений на базе LLM и AI-агентов. Он предоставляет единый API для добавления, поиска, редактирования и удаления воспоминаний, организованных в граф. Благодаря этому их можно просматривать и исправлять, а не хранить в непрозрачном векторном хранилище. В одной системе памяти MemOS обрабатывает текст, изображения, трассировки вызовов инструментов и персоны, а несколько баз знаний объединяет в комбинируемые кубы памяти, которые можно изолировать или сделать общими для пользователей, проектов и агентов.

MemOS можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

MemOS распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

MemOS всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в MemOS — 20 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать MemOS?

Создание AI-ассистентов, которые поддерживают последовательные, насыщенные контекстом диалоги между сессиями Создание агентов поддержки, которые помнят прошлые обращения и историю пользователей Создание персонализированных агентов, адаптирующихся к предпочтениям каждого пользователя Создание мультиагентных систем с общей или изолированной памятью для разных агентов

Как установить MemOS?

Клонируйте репозиторий MemOS: git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git Скопируйте пример файла env, затем добавьте ключи API в .env: cp docker/.env.example .env Перейдите в папку docker и запустите MemOS API вместе с Neo4j и Qdrant (API будет доступен по адресу localhost:8000): docker compose up

Где скачать MemOS?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/MemTensor/MemOS