ncz-os/mnemos
MNEMOS управляет полным жизненным циклом памяти агентов: запись, эмбеддинг, поиск, сжатие, версионирование, рассуждение, аудит, федерация, экспорт/импорт. Включает сжатие через подсистему MOIRAI (APOLLO + ARTEMIS), шину рассуждений GRAEAE с маршрутизацией между LLM-провайдерами, DAG-версионирование (git-подобные branch/merge/revert), поддержку PostgreSQL + pgvector и SQLite + sqlite-vec, а также OpenAI-совместимый шлюз для chat-completions.
Технологии: Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, SQLite, sqlite-vec, Docker, MCP protocol, asyncpg, aiosqlite, NATS, Redis
Как применить
1. Развернуть MNEMOS на тестовом сервере (Docker Compose) и проверить интеграцию с локальным FastAPI-прототипом агента. 2. Сделать proof-of-concept: агент мониторинга GMB-профилей с сохранением изменений через MNEMOS. 3. Оценить производительность при 50-100 клиентах и решить, стоит ли предлагать клиентам как часть продукта 'AI memory' или использовать внутренне.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.