عن المشروع

Mem0 هو مشروع مفتوح المصدر يهدف إلى إضافة طبقة ذاكرة دائمة (persistent memory layer) لمساعدات الذكاء الاصطناعي، والوكلاء (agents)، والتطبيقات. يسعى المشروع لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من تذكر تفضيلات المستخدمين، وسياق الجلسات، وحالة الوكيل، مع القدرة على التعلم المستمر بمرور الوقت. يُوصف في ملف README بأنه مناسب لروبوتات الدردشة الخاصة بدعم العملاء، ومساعدات الذكاء الاصطناعي، والأنظمة المستقلة. يقدم المشروع عدة طرق للاستخدام: - مكتبة بايثون (`pip install mem0ai`) وحزمة npm (`mem0ai`) للتجريب والاختبار. - خادم يمكن استضافته ذاتياً (self-hosted server) يتم تشغيله باستخدام Docker Compose، ويتضمن لوحة تحكم، ومصادقة/مفاتيح API، وإعداداً أولياً (bootstrap setup). - منصة سحابية مُدارة (app.mem0.ai) توفر جميع الميزات المتقدمة. - واجهة سطر أوامر (CLI) باسم `@mem0/cli` أو `mem0-cli` لإضافة واسترجاع الذكريات من الطرفية. تتميز واجهة برمجة التطبيقات (API) الأساسية بالبساطة: يتم إنشاء كائن `Memory`، ثم البحث عن الذكريات ذات الصلة وإضافة ذكريات جديدة بناءً على رسائل المحادثة. يتطلب Mem0 نموذج لغة كبير (LLM)، حيث يكون افتراضياً هو gpt-5-mini من OpenAI (مع دعم العديد من نماذج LLM الأخرى)، ونموذج تضمين (embedding model) افتراضي وهو text-embedding-3-small. تسمح الإضافات الاختيارية للنصوص الطبيعية (NLP) بإجراء بحث هجين يتضمن مطابقة الكلمات الرئيسية باستخدام BM25 واستخراج الكيانات. يصف ملف README أيضاً خوارزمية ذاكرة جديدة تعتمد على استخراج المعلومات في مرحلة واحدة فقط (single-pass add-only extraction)، وعمل الحقائق التي يولدها الوكيل، وربط الكيانات (entity linking)، واسترجاع متعدد الإشارات (بما في ذلك الدلالية، وBM25، والكيانات)، والاستدلال الزمني. تشير جداول المعايير (benchmark tables) في الملف إلى نتائج قوية للمنصة المُدارة (مثل 92.5 في LoCoMo، و94.4 في LongMemEval)، لكنها تلاحظ أن مستخدمي حزمة التطوير البرمجية مفتوحة المصدر (SDK) يجب أن يتوقعوا أرقاماً مشابهة في الاتجاه وليست مطابقة تماماً. إطار العمل الخاص بالتقييم مفتوح المصدر. من أبرز الميزات الأخرى: تدفق تسجيل دخول للوكلاء يقوم بإنشاء مفاتيح API عبر CLI، مهارات مرجعية/خطوط أنابيب لمساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، تكاملات مع امتدادات المتصفح لـ ChatGPT وPerplexity وClaude، دعم LangGraph، تكامل مع CrewAI، وثائق شاملة، ورخصة Apache 2.0.