GitHub-радар
Mem0: слой памяти для ИИ-агентов
Открытая инфраструктура памяти, которая даёт агентам постоянную память: предпочтения, прошлые задачи, контекст — между сессиями.
Mem0 — открытый слой памяти для ИИ-агентов от YC S24 компании mem0ai. Агент запоминает предпочтения, прошлые задачи и контекст между сессиями — больше не нужно каждый раз объяснять с нуля. В апреле 2026 вышел новый алгоритм памяти: ADD-only экстракция одним LLM-вызовом, связывание сущностей между воспоминаниями, гибридный поиск (семантика + BM25 + entity-matching). На managed-платформе точность на LoCoMo выросла с 71.4 до 92.5, на LongMemEval — с 67.8 до 94.4 (данные облачной платформы; open-source SDK — в том же направлении). Для работы нужен ключ LLM-модели — по умолчанию gpt-5-mini от OpenAI, но подходит любой совместимый API. Три варианта: Python/npm библиотека, self-hosted через Docker Compose, облачная платформа app.mem0.ai. Подключается к Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf командой `npx skills add`.
Зачем это вайб-кодеру
Агент перестаёт переспрашивать базовые вещи и работает как коллега, который тебя знает. Self-hosted вариант держит все данные у тебя. Открытый код, MIT лицензия.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Разверни Mem0 отсюда: https://github.com/mem0ai/mem0 — используй Docker Compose вариант из README, потом установи навык командой `npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0` и покажи пример, как агент запоминает информацию между сессиями. Спроси у меня API-ключ если нужен.
Self-hosted разворачивается через Docker — обычный ноутбук справится. Нужен ключ API к LLM-модели (по умолчанию OpenAI).
Открыть на GitHub▌ Ещё находки