عن المشروع
MemOS هو نظام تشغيل ذاكرة لنماذج اللغة الكبيرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي. يوحّد عمليات التخزين والاسترجاع والإدارة للذاكرة طويلة المدى، بهدف تحقيق تفاعلات واعية بالسياق ومخصّصة، مع قواعد معرفة وبيانات متعددة الوسائط وذاكرة أدوات وتحسينات موجّهة للمؤسسات مدمجة فيه.
القدرات الرئيسية الموضّحة في README:
- واجهة برمجة موحّدة للذاكرة: واجهة واحدة لإضافة الذاكرة واسترجاعها وتعديلها وحذفها، مبنية كهيكل بياني قابل للفحص والتعديل بدلاً من مخزن تضمينات غير شفاف.
- ذاكرة متعددة الوسائط: النصوص والصور وآثار الأدوات والشخصيات مدعومة ويمكن استرجاعها والاستدلال عليها معاً.
- إدارة قواعد معرفة متعددة المكعبات: تعمل قواعد معرفة متعددة كمكعبات ذاكرة قابلة للتركيب، ما يتيح العزل والمشاركة المضبوطة والتركيب الديناميكي عبر المستخدمين والمشاريع والوكلاء.
- الاستيعاب غير المتزامن عبر MemScheduler: يمكن تشغيل عمليات الذاكرة بشكل غير متزامن بزمن استجابة بمستوى المللي ثانية لتحقيق الاستقرار تحت التزامن العالي.
- التغذية الراجعة والتصحيح للذاكرة: يمكن تصحيح الذكريات أو استكمالها أو استبدالها عبر تغذية راجعة باللغة الطبيعية.
خيارات النشر:
- واجهة برمجة سحابية: خدمة مستضافة يُوصَل إليها بمفتاح API من لوحة تحكم MemOS؛ إضافة الذكريات والبحث عنها عبر نقاط نهاية REST.
- الاستضافة الذاتية: يشغّل Docker Compose واجهة MemOS API مع Neo4j وQdrant، أو يمكن تشغيل الواجهة مباشرة باستخدام uvicorn إذا كانت تلك الخدمات متاحة بالفعل. تشمل الإعدادات مزوّد LLM، ومولّد التضمينات، وقاعدة بيانات المتجهات، وقاعدة بيانات الرسم البياني، والمجدول.
- الإضافات: تدمج إضافة سحابية وإضافة محلية الذاكرة في OpenClaw وHermes Agent وDeepSeek Harness. تستدعي الإضافة السحابية الذكريات قبل تشغيل الوكيل وتحفظ الرسائل الجديدة بعده، وتوصف بأنها fail-open بحيث لا يؤدي انقطاع مؤقت إلى مقاطعة المهمة. تخزّن الإضافة المحلية الذاكرة على الجهاز في SQLite وتوفّر استرجاعاً هجيناً يجمع بين FTS5 والبحث المتجهي، وإزالة تكرار ذكية، وتطوّراً متدرّجاً للمهارات عبر آثار L1 وسياسات L2 ونماذج عالمية L3، وتعاوناً متعدد الوكلاء، ولوحة تحكم Memory Viewer.
تشمل مسارات التثبيت حزمة npm للإضافة السحابية، ومثبّتات shell وPowerShell للإضافة المحلية، وDocker أو uvicorn للخدمة المستضافة ذاتياً. المشروع مرخّص بموجب Apache 2.0 ويحتوي على روابط للتوثيق وورقة arXiv وDiscord ونقاشات GitHub. يذكر README أيضاً نتائج معايير وأرقام توفير الرموز؛ وهذه ادعاءات المشروع نفسه ولم يتم التحقق منها بشكل مستقل هنا.
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.