O que mem0 faz?
A Camada de Memória para Agentes de IA. Personaliza fluxos de trabalho de agentes mantendo perfis de contexto semântico contínuos ao longo do tempo.
O mem0 permite que agentes de IA lembrem e utilizem informações contextuais entre sessões, aprendendo com interações passadas para fornecer experiências mais personalizadas e coerentes. Ele suporta integração com várias estruturas de agentes, incluindo Claude Code, Cursor e Codex, e pode ser usado para armazenar preferências do usuário, histórico de projetos e outros dados relevantes.
Principais Funcionalidades
- Memória Semântica Persistente: Extrai e armazena informações semanticamente relevantes a partir de interações.
- Perfis de Contexto Dinâmicos: Cria e atualiza perfis de usuário que evoluem com o tempo.
- Suporte Multi-plataforma: Funciona com Claude Code, Cursor, Codex e outras estruturas de agentes.
- Recuperação Sob Demanda: Permite que agentes consultem memórias relevantes no momento certo.
Como Funciona
- Extração: O mem0 analisa interações do agente para identificar informações semanticamente significativas.
- Armazenamento: Dados extraídos são indexados em um banco de dados vetorial para recuperação eficiente.
- Recuperação: Quando um agente precisa de contexto, o mem0 retorna memórias relevantes com base na consulta atual.
Integração
Para usar o mem0 com seu agente, instale a biblioteca e configure o armazenamento de memória:
pip install mem0ai
Exemplo de uso:
from mem0 import Memory
memory = Memory()
# Adicionar uma memória
memory.add("Preferência do usuário: prefere respostas concisas")
# Recuperar memórias relevantes
relevant_memories = memory.query("Quais são as preferências do usuário?")
Casos de Uso
- Assistentes de Codificação: Lembre-se de padrões de código e preferências de estilo do desenvolvedor.
- Chatbots de Atendimento ao Cliente: Mantenha contexto do histórico de interações do cliente.
- Agentes de Produtividade: Personalize recomendações com base no histórico do usuário.
Configuração
O mem0 requer um banco de dados vetorial. Por padrão, usa uma configuração local, mas suporta integração com serviços de nuvem:
| Provedor | Documentação |
|---|---|
| Local | Guia de Configuração Local |
| Qdrant | Integração Qdrant |
| Pinecone | Integração Pinecone |
Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Consulte o guia de contribuição para começar.
Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.