longmemory

LongMemory é um mecanismo de memória cognitiva voltado para aplicações LLM e agentes autônomos. Em vez de um pipeline de recuperação simples que divide texto, incorpora e retorna vetores próximos, ele modela diretamente as preocupações de memória: verdade temporal (tempo registrado versus tempo válido), conteúdo imutável e proveniência, relacionamentos executáveis tipados, escopos de governança (projeto, locatário, usuário, equipe, função, agente, tarefa, framework), operações de ciclo de vida como decaimento, reforço, consolidação e compressão, e seleção de evidências limitada por relevância, contradições, fundamentação, permissões e custo de token. O armazenamento é local-first usando SQLite, e o projeto também pode ser executado como um serviço auto-hospedado. O README descreve um único mecanismo TypeScript exposto por várias superfícies: uma biblioteca npm, um CLI, uma API HTTP, MCP (stdio e Streamable HTTP autenticado), um painel Next.js e uma extensão VS Code. Um cliente HTTP Python sem dependências (longmemory-sdk) é fornecido para chamar um servidor auto-hospedado. Os modos de recall incluem estrito (aplicando portões temporais, de contradição, contrato, confiança e fundamentação), histórico (preservando verdade substituída em um tempo válido específico), associativo (seguindo sinais semânticos, lexicais, de entidade, ativação e gráfico) e fundamentado no mundo (exigindo evidências externas atuais). Um adaptador opcional answer_from_evidence produz respostas fundamentadas em evidências com no máximo uma chamada de modelo. As áreas de recursos listadas incluem um substrato de memória "Hydrograph" com nós imutáveis, arestas executáveis, mundos, entidades, facetas e rastros; memória multilíngue com detecção de script, alternância de código e transliteração; memória de projeto para arquitetura, decisões, tarefas, convenções, falhas, transferências e impacto de código; ativos governados para Chat Memory, Skills, LLM-Wiki e CodeGraph; um porter de sessão que lê armazenamentos do Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI, Copilot Chat e Cline; conectores para repositórios, arquivos, Markdown, conteúdo web, feeds e documentos em nuvem; embeddings via APIs compatíveis com OpenAI, Gemini, AWS Bedrock, Ollama e modelos HTTP locais; e harnesses de benchmark para LongMemEval, LoCoMo e BEAM. As integrações cobrem Claude Code, Codex/ChatGPT desktop, Gemini CLI, pacotes Agent Plugins, um nó comunitário n8n, Cline, Continue, LibreChat, Dify, Flowise e exemplos de framework para CrewAI, AutoGen, LangGraph/LangChain, OpenAI Agents SDK e PydanticAI. As opções de implantação documentadas incluem Docker, Docker Compose, Heroku, Railway, Render, DigitalOcean App Platform, Vercel (somente painel) e um script Windows PowerShell. A orientação de segurança enfatiza proteção de chave de API, restrição de origem, terminação TLS na borda, manutenção de credenciais fora de repositórios, tratamento de conteúdo recuperado como evidência não confiável e preservação de identidade vinculada ao servidor. O projeto é licenciado sob Apache-2.0, com o nó n8n sob MIT.