Repolode
Предложить
MemoriLabs

MemoriLabs/Memori

Инфраструктура памяти для LLM-агентов: сохраняет диалоги и выполнение задач в структурированном виде для приложений на Python и TypeScript.

Open source альтернатива:Mem0Zep

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
17,149
Форки
3,852
Открытые issues
41
Последний коммит
18 дней назад

Что это?

Memori — слой памяти для LLM-агентов. Он фиксирует, что агент говорит и делает, включая вызовы инструментов, решения и результаты, и сохраняет это в виде структурированного состояния, к которому можно обратиться в последующих запросах. Memori не привязана к конкретной LLM и работает вместе с хранилищами данных и фреймворками, которые приложение уже использует.

SDK оборачивают существующий клиент OpenAI или аналогичный клиент LLM, чтобы диалоги записывались и вспоминались в фоновом режиме без изменения промптов. Взаимодействия группируются по сущности (например, пользователю), процессу (например, агенту) и сессии. Advanced Augmentation извлекает из этих взаимодействий факты, предпочтения, правила, навыки и связи.

Помимо SDK, Memori предоставляет MCP endpoint для клиентов вроде Claude Code и Cursor, плагины для OpenClaw и Hermes Agent, а также возможность использовать собственную базу данных. Решение можно развернуть в управляемом облаке, в облаке с выделенным арендатором, в VPC или локально.

Ключевые возможности

  • 01Автоматически записывает в фоновом режиме диалоги с LLM и выполнение задач агентами.
  • 02Поддерживает клиенты OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, DeepSeek и Grok.
  • 03Интегрируется с LangChain, Agno и Pydantic AI.
  • 04Подключается к Claude Code, Cursor и другим MCP-клиентам одной командой.
  • 05Группирует воспоминания по сущности, процессу и сессии.
  • 06Предоставляет SDK для TypeScript и Python.

Сценарии использования

  • Сохранять предпочтения каждого пользователя между сессиями для агента поддержки клиентов.
  • Помогать агентам для работы с кодом запоминать соглашения проекта и прошлые решения.
  • Сокращать количество повторных вызовов инструментов в рабочих агентах за счёт повторного использования записанных трасс выполнения.
  • Разворачивать память агентов в частной VPC или локальной среде.

Быстрый старт

  1. 1

    Получите API-ключ Memori на app.memorilabs.ai

  2. 2

    Установите Python SDK

    pip install memori
  3. 3

    Задайте MEMORI_API_KEY и OPENAI_API_KEY в переменных окружения, затем запустите код LLM с зарегистрированным Memori

Что важно знать

  • Для Memori Cloud требуется API-ключ Memori, а провайдеру LLM нужен собственный API-ключ.
  • Без учетной записи для Advanced Augmentation действуют ограничения частоты запросов.
  • Память создается только тогда, когда взаимодействия привязаны к сущности и процессу.

Темы

#agent-memory#llm#ai-memory#python#typescript#rag#mcp#agent#agenticai#ai

Частые вопросы

Что такое Memori?
Инфраструктура памяти для LLM-агентов: сохраняет диалоги и выполнение задач в структурированном виде для приложений на Python и TypeScript. Memori — слой памяти для LLM-агентов. Он фиксирует, что агент говорит и делает, включая вызовы инструментов, решения и результаты, и сохраняет это в виде структурированного состояния, к которому можно обратиться в последующих запросах. Memori не привязана к конкретной LLM и работает вместе с хранилищами данных и фреймворками, которые приложение уже использует.
Memori можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
Memori распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
Memori всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в Memori — 3 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать Memori?
Сохранять предпочтения каждого пользователя между сессиями для агента поддержки клиентов. Помогать агентам для работы с кодом запоминать соглашения проекта и прошлые решения. Сокращать количество повторных вызовов инструментов в рабочих агентах за счёт повторного использования записанных трасс выполнения. Разворачивать память агентов в частной VPC или локальной среде.
Как установить Memori?
Получите API-ключ Memori на app.memorilabs.ai Установите Python SDK: pip install memori Задайте MEMORI_API_KEY и OPENAI_API_KEY в переменных окружения, затем запустите код LLM с зарегистрированным Memori
Где скачать Memori?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/MemoriLabs/Memori

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты