Постоянная память для ИИ-агентов, пишущих код: сохраняет действия в сессиях, сжимает их с помощью ИИ и добавляет релевантный контекст в новые сессии.
openmemind/memind
Нативный для Java движок долговременной памяти и контекста для AI-агентов: превращает диалоги, документы и вызовы инструментов в структурированную память с возможностью поиска.
- Звёзды
- 901
- Форки
- 96
- Открытые issues
- 13
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
Memind — это саморазвивающийся слой памяти для приложений на базе AI, написанный на Java. Он собирает исходный контекст из диалогов, документов, изображений, аудио, вызовов инструментов и временных шкал работы агента, а затем извлекает из него память о пользователе, повторно используемый опыт агента и более общие выводы.
Сохранённая память организована в Memory Items, Memory Graphs, связывающие сущности, временные и причинно-следственные отношения, Memory Threads, объединяющие связанную работу, и Insight Trees, которые обобщают исходные воспоминания от листьев к корню. Поиск сочетает векторный поиск, поиск по ключевым словам BM25 и расширение графа. Дополнительно доступен режим Deep Retrieval, который добавляет расширение запросов и переранжирование.
Memind можно использовать как отдельный сервер с REST API, HTTP MCP endpoint и SDK на нескольких языках либо встраивать в приложение на Java или Spring Boot. Предусмотрены готовые интеграции с Claude Code, Codex, OpenClaw и Hermes.
Ключевые возможности
- 01Извлекает структурированную память о пользователе и повторно используемый опыт агента из диалогов и вызовов инструментов.
- 02Создаёт Insight Trees, графы памяти и ветки памяти, связывающие контекст, относящийся к разным моментам времени.
- 03Объединяет векторный поиск, поиск по ключевым словам BM25 и расширение графа.
- 04Предоставляет REST API, HTTP MCP-сервер и официальные клиенты для TypeScript, Python, Java, Go и Rust.
- 05Встраивается в обычные приложения на Java или Spring Boot; доступны плагины для хранения данных в SQLite, MySQL и PostgreSQL.
Сценарии использования
- Предоставление кодинг-агенту постоянного контекста проекта и памяти о решённых задачах.
- Добавление долговременных профилей и предпочтений пользователей в чат-бот или приложение-компаньон.
- Хранение и поиск памяти для агента рабочих процессов или поддержки в бэкенде на Java.
- Подключение агента с поддержкой MCP к общей службе памяти с разграничением по областям доступа.
Быстрый старт
- 1
Скопируйте пример файла окружения
cp .env.example .env - 2
Отредактируйте .env и укажите API-ключ провайдера моделей и названия моделей
- 3
Запустите memind-server и интерфейс администрирования с помощью Docker Compose
docker compose up -d --build - 4
Убедитесь, что сервер запущен
curl http://localhost:8366/open/v1/health
Что важно знать
- Для запуска необходим действительный API-ключ провайдера моделей для чат-модели и модели эмбеддингов.
- В интерфейсе администрирования нет встроенной аутентификации, поэтому его не следует открывать для публичных сетей.
Темы
Частые вопросы
- Что такое memind?
- Нативный для Java движок долговременной памяти и контекста для AI-агентов: превращает диалоги, документы и вызовы инструментов в структурированную память с возможностью поиска. Memind — это саморазвивающийся слой памяти для приложений на базе AI, написанный на Java. Он собирает исходный контекст из диалогов, документов, изображений, аудио, вызовов инструментов и временных шкал работы агента, а затем извлекает из него память о пользователе, повторно используемый опыт агента и более общие выводы.
- memind можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- memind распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- memind всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в memind — 13 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать memind?
- Предоставление кодинг-агенту постоянного контекста проекта и памяти о решённых задачах. Добавление долговременных профилей и предпочтений пользователей в чат-бот или приложение-компаньон. Хранение и поиск памяти для агента рабочих процессов или поддержки в бэкенде на Java. Подключение агента с поддержкой MCP к общей службе памяти с разграничением по областям доступа.
- Как установить memind?
- Скопируйте пример файла окружения: cp .env.example .env Отредактируйте .env и укажите API-ключ провайдера моделей и названия моделей Запустите memind-server и интерфейс администрирования с помощью Docker Compose: docker compose up -d --build Убедитесь, что сервер запущен: curl http://localhost:8366/open/v1/health
- Где скачать memind?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/openmemind/memind
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Готовая к production-платформа RAG с Graph RAG, векторным и полнотекстовым поиском, мультимодальным парсингом и AI-агентами; разворачивается через Docker Compose или Kubernetes.
Локальная долговременная память для AI-агентов разработки: хранит решения и выводы в SQLite и предоставляет их через MCP Claude Code, Cursor и другим клиентам.
Система памяти для агентов: сохраняет, извлекает и анализирует воспоминания, помогая ИИ-агентам учиться со временем, а не просто воспроизводить историю чата.
Движок памяти и контекста для AI-приложений и ассистентов: единый API для постоянной памяти, RAG, профилей пользователей и коннекторов.
Операционная система памяти для LLM и AI-агентов: хранит, находит и управляет долговременной памятью в виде редактируемого графа.