neo4j-labs/agent-memory

Что это?

Ключевые возможности

• 01Хранит диалоги, включая историю для каждой сессии, и поддерживает векторный и текстовый поиск.
• 02Строит граф знаний о сущностях, предпочтениях и фактах с разрешением сущностей и удалением дубликатов.
• 03Записывает ход рассуждений и использование инструментов, а также извлекает данные о похожих прошлых задачах.
• 04Предоставляет память в виде инструментов MCP с базовым и расширенным профилями.
• 05Предлагает SDK для Python и TypeScript, работающие с размещённым сервисом NAMS или самостоятельно развёрнутым бэкендом Neo4j.
• 06Поддерживает несколько провайдеров эмбеддингов и LLM, включая OpenAI, Anthropic, Bedrock и LiteLLM.

Сценарии использования

• Сохранение предпочтений пользователя между сессиями чат-бота или ассистента.
• Создание агентов, которые отвечают на основе графа знаний, построенного из собственных диалогов.
• Аудит и повторное использование прошлых шагов рассуждения агента при решении похожих задач.
• Добавление постоянной памяти в Claude Desktop или Cursor с помощью MCP-сервера.

Быстрый старт

1. 1

   Зарегистрируйтесь в хостинговом сервисе NAMS и скопируйте свой API key

2. 2

   Установите SDK с поддержкой NAMS и задайте API key как переменную окружения

   pip install 'neo4j-agent-memory[nams]==0.7.0'
3. 3

   Запустите пример на Python, который создает диалог и добавляет сообщение

Что важно знать

• !Официально это проект Neo4j Labs; для него не предусмотрены SLA и гарантии обратной совместимости.
• !Статус проекта — Beta, поэтому API может меняться от релиза к релизу.
• !Для хостингового NAMS необходимы регистрация и API key, а для самостоятельного развертывания Bolt — база данных Neo4j и ключи провайдера моделей.
• !Некоторые функции и методы в бэкендах NAMS и Bolt различаются.

Темы

Частые вопросы

Что такое agent-memory?

Система памяти для ИИ-агентов на основе графов: хранит диалоги, строит граф знаний и записывает ход рассуждений с помощью Neo4j. Neo4j Agent Memory обеспечивает ИИ-агентам постоянную память из трёх уровней: краткосрочная память для диалогов и сообщений, долговременная — для сущностей, предпочтений и фактов в виде графа знаний, а также память рассуждений — для записей решений и использования инструментов, которые можно извлечь при выполнении похожих задач в будущем.

agent-memory можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

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

agent-memory всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в agent-memory — 19 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать agent-memory?

Сохранение предпочтений пользователя между сессиями чат-бота или ассистента. Создание агентов, которые отвечают на основе графа знаний, построенного из собственных диалогов. Аудит и повторное использование прошлых шагов рассуждения агента при решении похожих задач. Добавление постоянной памяти в Claude Desktop или Cursor с помощью MCP-сервера.

Как установить agent-memory?

Зарегистрируйтесь в хостинговом сервисе NAMS и скопируйте свой API key Установите SDK с поддержкой NAMS и задайте API key как переменную окружения: pip install 'neo4j-agent-memory[nams]==0.7.0' Запустите пример на Python, который создает диалог и добавляет сообщение

Где скачать agent-memory?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/neo4j-labs/agent-memory