Repolode
Предложить
agentscope-ai

agentscope-ai/ReMe

Локальное Markdown-пространство памяти, где AI-агенты хранят, ищут и систематизируют долгосрочные знания в редактируемых файлах.

Open source альтернатива:Mem.aiNotion AI

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
3,655
Форки
319
Открытые issues
46
Последний коммит
вчера

Что это?

ReMe — набор инструментов для управления памятью AI-агентов. Он превращает диалоги и внешние материалы в обычные Markdown-файлы с frontmatter и wikilinks, организованные по уровням: сессии, ежедневные заметки и дайджесты. Пользователи и агенты могут читать, редактировать, синхронизировать и резервировать эти файлы стандартными инструментами, а индексы и графы в папке метаданных можно в любой момент пересоздать.

Система работает по циклу: сбор, индексация, систематизация и поиск. Автоматическое формирование памяти извлекает полезные факты из диалогов, auto resource превращает файлы в ежедневные карточки со ссылками на источники, а auto dream объединяет свежие заметки в узлы долгосрочных дайджестов. Поиск сочетает сопоставление ключевых слов BM25, необязательные эмбеддинги и расширение по wikilinks, чтобы находить фрагменты на уровне строк вместе с соседними строками.

ReMe можно использовать через CLI, HTTP-сервис, MCP-сервер или встроенный Python API. В комплект также входит браузерная Studio для просмотра и редактирования рабочего пространства. Интеграции доступны для таких сред запуска агентов, как Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes и DeepSeek Harness.

Ключевые возможности

  • 01Хранит память в читаемых Markdown-файлах с frontmatter и wikilinks.
  • 02Гибридный поиск сочетает поиск по ключевым словам BM25, необязательные эмбеддинги и расширение по wikilinks.
  • 03Автоматически извлекает данные из диалогов и импортированных текстовых или графических материалов, создавая ежедневные заметки.
  • 04По расписанию объединяет свежие заметки в узлы долгосрочных дайджестов.
  • 05Предоставляет доступ к памяти через CLI, HTTP, MCP и Python API.
  • 06Включает браузерную Studio для редактирования и просмотра графов памяти.

Сценарии использования

  • Добавить персональному агенту для программирования или ассистенту постоянную память о предпочтениях и контексте проектов.
  • Использовать одно локальное пространство памяти в нескольких средах запуска агентов.
  • Вести личную базу знаний, которую можно читать и редактировать напрямую.
  • Хранить исследовательские заметки со ссылками на исходные материалы.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите ReMe с помощью pip

    pip install "reme-ai[core]"
  2. 2

    Запустите службу ReMe и оставьте её работающей

    reme start
  3. 3

    Проверьте, что служба запущена

    reme health_check

Что важно знать

  • Требуется Python версии 3.11 или новее.
  • Для функций LLM, таких как auto_memory и auto_dream, нужен ключ API LLM.
  • Семантический поиск на основе эмбеддингов по умолчанию отключён и требует ручной настройки.

Темы

#agent#memory#markdown#rag#knowledge-base#bm25#mcp#local-first#ai-agents#dsh-plugin

Частые вопросы

Что такое ReMe?
Локальное Markdown-пространство памяти, где AI-агенты хранят, ищут и систематизируют долгосрочные знания в редактируемых файлах. ReMe — набор инструментов для управления памятью AI-агентов. Он превращает диалоги и внешние материалы в обычные Markdown-файлы с frontmatter и wikilinks, организованные по уровням: сессии, ежедневные заметки и дайджесты. Пользователи и агенты могут читать, редактировать, синхронизировать и резервировать эти файлы стандартными инструментами, а индексы и графы в папке метаданных можно в любой момент пересоздать.
ReMe можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
ReMe распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
ReMe всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в ReMe — 19 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать ReMe?
Добавить персональному агенту для программирования или ассистенту постоянную память о предпочтениях и контексте проектов. Использовать одно локальное пространство памяти в нескольких средах запуска агентов. Вести личную базу знаний, которую можно читать и редактировать напрямую. Хранить исследовательские заметки со ссылками на исходные материалы.
Как установить ReMe?
Установите ReMe с помощью pip: pip install "reme-ai[core]" Запустите службу ReMe и оставьте её работающей: reme start Проверьте, что служба запущена: reme health_check
Где скачать ReMe?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/agentscope-ai/ReMe

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

Похожие проекты