Python SDK и MemHub — приложение для desktop и CLI с долговременной памятью по двухсистемной модели для LLM-агентов в чатах, рабочих и связанных с программированием сценариях.
Hy Memory — это Python SDK (hy-memory), который добавляет LLM-агентам постоянную память, организованную по двухсистемной когнитивной архитектуре. Память разделена на три сценария: иерархическая долговременная память для чатов, двухуровневое хранилище фактов о сессиях и повторно используемого опыта для рабочих задач, а также двухуровневая память с цепочкой эволюции версий кода для задач разработки ПО. Данные можно записывать в виде обычного текста или сообщений в формате OpenAI, а результаты поиска возвращаются с группировкой по каналам.
SDK поддерживает три режима: lite — для записи и поиска векторов без вызовов LLM, pro — для извлечения и согласования данных с помощью LLM, ultra — для вывода схем и консолидации данных из разных областей по вызову evolve(). В качестве векторных хранилищ доступны ChromaDB (по умолчанию), Qdrant и FAISS, а для графовой памяти — Kuzu и Neo4j. Любые совместимые с OpenAI конечные точки LLM и эмбеддингов можно настроить через переменные окружения.
MemHub — локальное desktop-приложение и CLI на базе SDK. Оно объединяет историю диалогов и следы работы с кодом из инструментов ИИ, авторизованных пользователем, например Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode и Qwen Code, в одном локальном каталоге данных. Благодаря этому к воспоминаниям можно обращаться из разных приложений. В комплект также входят плагины для Hermes и OpenClaw.
Установите основной пакет hy-memory из PyPI
pip install hy-memory==2.0.4Укажите API-ключ OpenAI (или настройте совместимую с OpenAI LLM и endpoint для эмбеддингов)
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"Создайте HyMemoryClient в режиме pro и записывайте и ищите воспоминания чата, используя пример на Python из README
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Сервис постоянной памяти для AI-агентов, который можно развернуть самостоятельно: REST API и MCP позволяют фреймворкам и ассистентам вроде Claude хранить общий контекст и получать к нему доступ.
Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов.
Учебный репозиторий с 30 запускаемыми Jupyter-ноутбуками о методах организации памяти LLM-агентов: от буферов диалога до Mem0, Letta, Zep и Graphiti.
Самостоятельно размещаемая база знаний на Rust, которая строит бивременной граф знаний по документам, поддерживает RAG-поиск, рассуждения на основе онтологий и доступ для агентов через MCP.
Система памяти для ИИ-агентов на основе графов: хранит диалоги, строит граф знаний и записывает ход рассуждений с помощью Neo4j.
Локальный слой долговременной памяти для AI-агентов на основе Markdown: данные хранятся в редактируемых файлах, а для поиска используются индексы SQLite и LanceDB.