Memori

Cessez de vous répéter à vos agents IA. Memori est un moteur d'intelligence mémorielle open-source conçu pour les développeurs, conférant à vos applications d'IA une capacité quasi-humaine à retenir le contexte, les préférences et les relations au fil des conversations. Cela élimine le besoin de constamment fournir des informations contextuelles, résultant en des expériences d'IA plus intelligentes, plus efficaces et véritablement personnalisées.

Fonctionnalités Clés

🧠 Architecture de mémoire à double mode Memori introduit un système unique qui imite les schémas de la mémoire humaine. Conscious Mode agit comme une mémoire de travail à court terme, promouvant automatiquement les détails essentiels pour un accès immédiat. Auto Mode offre une recherche dynamique et intelligente à travers l'ensemble de votre base de connaissances, garantissant qu'aucun détail pertinent n'est omis. Vous pouvez également les combiner pour une récupération de contexte des plus complètes.

🔌 Intégration Universelle en Une Seule Ligne Intégrez une mémoire persistante à votre projet avec une seule ligne de code : memori.enable(). Memori est conçu pour fonctionner avec n'importe quelle bibliothèque LLM que vous utilisez déjà, y compris OpenAI, Anthropic et LiteLLM, enregistrant et contextualisant automatiquement toutes les conversations sans nécessiter de refactoriser votre code existant.

🤖 Système Multi-Agent Sophistiqué En coulisses, Memori fonctionne avec une architecture d'intelligence à trois couches. Un Memory Agent dédié traite chaque conversation, un Conscious Agent analyse les schémas pour identifier et promouvoir les informations clés, et un Retrieval Agent sélectionne intelligemment le contexte le plus pertinent pour l'injection. Cela garantit que la mémoire n'est pas seulement stockée, mais comprise.

🗂️ Types de Mémoire Structurés et Flexibles Dépassez le simple historique de conversation. Memori organise les informations en quatre types distincts : Short-term pour le contexte récent, Long-term pour les connaissances et préférences permanentes, Rules pour les contraintes définies par l'utilisateur (par exemple, "Je préfère le code propre"), et Entity memory pour le suivi dynamique des personnes, des projets et des relations.

Cas d'Utilisation

• Support client intelligent : Créez un bot de support qui se souvient de l'historique complet des interactions d'un client sur plusieurs sessions. Il peut instantanément rappeler les problèmes passés, les préférences de produits et les solutions antérieures, vous permettant de fournir un service rapide et contextuel sans demander à l'utilisateur de se répéter.

• Assistants e-commerce personnalisés : Créez un assistant d'achat intelligent qui connaît véritablement ses clients. Memori suit les préférences, les achats passés et les habitudes de navigation pour offrir des recommandations sur mesure, personnelles et pertinentes, améliorant considérablement l'expérience utilisateur et les taux de conversion.

• Aides au développement haute performance : Équipez vos assistants de codage internes d'une mémoire parfaite de l'architecture de votre projet. Il peut se souvenir que vous utilisez FastAPI avec PostgreSQL, préférez les microservices et travaillez avec un coéquipier nommé Mike, fournissant à chaque fois des suggestions de code et des solutions parfaitement contextualisées.

Conclusion

Memori fournit la couche de mémoire essentielle qui manquait à vos agents IA. En automatisant la rétention et la récupération du contexte avec une architecture sophistiquée et quasi-humaine, vous pouvez vous concentrer sur la création d'applications puissantes au lieu de gérer l'état conversationnel.

Explorez le dépôt GitHub pour découvrir comment Memori peut améliorer vos projets.

Foire aux questions (FAQ)

1. Quelle est la difficulté d'intégrer Memori dans un projet existant ? L'intégration est conçue pour être exceptionnellement simple. Après avoir installé le SDK (pip install memorisdk), vous pouvez activer l'enregistrement universel de la mémoire pour tous vos appels LLM avec seulement deux lignes de code Python. Il fonctionne en toute simplicité avec les principales bibliothèques, donc aucun refactoring complexe n'est nécessaire.

2. Memori est-il simplement une autre base de données vectorielle pour les conversations ? Non. Bien qu'il utilise une infrastructure de base de données robuste (prenant en charge SQLite, PostgreSQL et MySQL), Memori est un système complet d'intelligence de la mémoire. Son architecture multi-agents analyse, promeut et catégorise activement les informations en types de mémoire distincts (short-term, long-term, rules, entities), offrant un contexte bien plus structuré et nuancé qu'une simple recherche sémantique sur un magasin de vecteurs.

3. Memori peut-il gérer la mémoire de plusieurs utilisateurs ou applications différentes de manière sécurisée ? Oui. Memori intègre une séparation d'espaces de noms (namespace separation) intégrée, ce qui le rend adapté aux applications multi-locataires. Vous pouvez créer des espaces de mémoire isolés pour différents utilisateurs, clients ou projets, garantissant que le contexte n'est jamais partagé ou divulgué entre eux.