Система памяти для агентов: сохраняет, извлекает и анализирует воспоминания, помогая ИИ-агентам учиться со временем, а не просто воспроизводить историю чата.
NevaMind-AI/memU
Лёгкая система памяти, которая даёт coding-агентам и desktop AI-хостам общую межсессионную память в виде wiki.
- Звёзды
- 14,556
- Форки
- 1,090
- Открытые issues
- 134
- Последний коммит
- 15 часов назад
Что это?
memU — слой памяти для AI-агентов. Он считывает журналы сессий desktop-агентов, таких как Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw и Hermes Agent, превращает их в файлы памяти и переиспользуемых навыков в формате Markdown, а перед будущей задачей находит подходящие записи. Память доступна разным хостам через один настроенный бэкенд, поэтому знания одного агента могут пригодиться другому.
Система работает как sidecar: для каждого хоста предусмотрен отдельный CLI-адаптер, а универсальная команда memu-agent обнаруживает другие агенты. Запланированная задача-мост нарезает новые сессии на файлы заданий, агент записывает файлы памяти или навыков, а затем этап commit сохраняет их вместе с embeddings. Для хранения можно выбрать локальную SQLite, Postgres с pgvector или MemU Cloud — настройки задаются в конфигурационном файле и переменных окружения.
Основная логика памяти, по описанию проекта, занимает около 500 строк Python; лицензия проекта — Apache-2.0. Установить его можно через pip, npx или uvx, а команда doctor проверяет работу всего пути поиска памяти.
Ключевые возможности
- 01Собирает историю сессий desktop-агентов для написания кода с помощью отдельных CLI-адаптеров для каждого хоста.
- 02Преобразует сессии в переиспользуемые навыки в формате Markdown, которые агент может изменять или создавать.
- 03Использует общий бэкенд памяти для Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw и других хостов.
- 04Поддерживает локальную SQLite, Postgres с pgvector или MemU Cloud для хранения.
- 05Предоставляет команду doctor для сквозной проверки поиска памяти.
Сценарии использования
- Хранить контекст и соглашения проекта между сессиями Claude Code и Cursor.
- Повторно использовать освоенные агентом рабочие процессы при появлении похожей задачи.
- Предоставить нескольким desktop AI-инструментам общее хранилище памяти на одной машине.
- Добавить постоянную память к собственным диалогам приложения через интерфейс memorize.
Быстрый старт
- 1
Получите API-ключ на memu.so
- 2
Установите CLI с помощью pip
pip install memu-cli - 3
Получите релевантные данные памяти для хост-агента (например, Codex)
memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
Что важно знать
- Для самостоятельного хостинга потребуется собственный API-ключ провайдера эмбеддингов.
- Режимы чата ChatGPT и Claude не поддерживаются; работают только определённые рабочие режимы и режимы рабочего стола.
- Поддержка агентов зависит от операционной системы: в Linux поддерживается меньше хостов, чем в macOS или Windows.
Темы
Частые вопросы
- Что такое memU?
- Лёгкая система памяти, которая даёт coding-агентам и desktop AI-хостам общую межсессионную память в виде wiki. memU — слой памяти для AI-агентов. Он считывает журналы сессий desktop-агентов, таких как Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw и Hermes Agent, превращает их в файлы памяти и переиспользуемых навыков в формате Markdown, а перед будущей задачей находит подходящие записи. Память доступна разным хостам через один настроенный бэкенд, поэтому знания одного агента могут пригодиться другому.
- memU можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- memU распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- memU всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в memU — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать memU?
- Хранить контекст и соглашения проекта между сессиями Claude Code и Cursor. Повторно использовать освоенные агентом рабочие процессы при появлении похожей задачи. Предоставить нескольким desktop AI-инструментам общее хранилище памяти на одной машине. Добавить постоянную память к собственным диалогам приложения через интерфейс memorize.
- Как установить memU?
- Получите API-ключ на memu.so Установите CLI с помощью pip: pip install memu-cli Получите релевантные данные памяти для хост-агента (например, Codex): memu-codex retrieve "What should I remember about this project?"
- Где скачать memU?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NevaMind-AI/memU
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Движок памяти и контекста для AI-приложений и ассистентов: единый API для постоянной памяти, RAG, профилей пользователей и коннекторов.
Локальный слой долговременной памяти для AI-агентов на основе Markdown: данные хранятся в редактируемых файлах, а для поиска используются индексы SQLite и LanceDB.
Открытый персональный AI-ассистент и Agent Harness: планирует задачи, запускает инструменты и навыки и сохраняет память в Web и IM-каналах.
Самостоятельно размещаемая платформа для AI-чата и работы со знаниями: индексирует данные из более чем 50 подключённых приложений и поддерживает большинство LLM-провайдеров.
Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов.