Об этом проекте

LongMemory — это когнитивный движок памяти, предназначенный для LLM-приложений и автономных агентов. Вместо простого конвейера поиска, который разбивает текст на фрагменты, встраивает их и возвращает ближайшие векторы, он напрямую моделирует аспекты памяти: временную истину (записанное время против действительного времени), неизменяемое содержимое и происхождение, типизированные исполняемые связи, области управления (проект, арендатор, пользователь, команда, роль, агент, задача, фреймворк), операции жизненного цикла, такие как затухание, подкрепление, консолидация и сжатие, а также выбор доказательств, ограниченный релевантностью, противоречиями, обоснованием, разрешениями и стоимостью токенов. Хранение является локальным и использует SQLite, а проект также может работать как саморазмещаемый сервис. В README описан единый движок на TypeScript, доступный через несколько интерфейсов: библиотеку npm, CLI, HTTP API, MCP (stdio и аутентифицированный Streamable HTTP), дашборд Next.js и расширение VS Code. Для вызова саморазмещаемого сервера предоставляется Python HTTP-клиент без зависимостей (longmemory-sdk). Режимы recall включают строгий (с применением временных, противоречивых, контрактных, доверительных и обоснованных шлюзов), исторический (сохраняющий заменённую истину на заданное действительное время), ассоциативный (следующий семантическим, лексическим, сущностным, активационным и графовым сигналам) и обоснованный миром (требующий текущих внешних доказательств). Необязательный адаптер answer_from_evidence генерирует ответы, обоснованные доказательствами, максимум за один вызов модели. Перечисленные функциональные области включают подложку памяти «Hydrograph» с неизменяемыми узлами, исполняемыми рёбрами, мирами, сущностями, гранями и трассами; многоязычную память с обнаружением скриптов, переключением кодов и транслитерацией; проектную память для архитектуры, решений, задач, соглашений, сбоев, передач и влияния кода; управляемые активы для Chat Memory, Skills, LLM-Wiki и CodeGraph; портер сессий, который читает хранилища из Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini CLI, Copilot Chat и Cline; коннекторы для репозиториев, файлов, Markdown, веб-контента, лент и облачных документов; встраивания через API, совместимые с OpenAI, Gemini, AWS Bedrock, Ollama и локальные HTTP-модели; а также тестовые стенды для LongMemEval, LoCoMo и BEAM. Интеграции охватывают Claude Code, Codex/ChatGPT desktop, Gemini CLI, пакеты Agent Plugins, community-узел n8n, Cline, Continue, LibreChat, Dify, Flowise, а также примеры фреймворков для CrewAI, AutoGen, LangGraph/LangChain, OpenAI Agents SDK и PydanticAI. Документированные варианты развёртывания включают Docker, Docker Compose, Heroku, Railway, Render, DigitalOcean App Platform, Vercel (только дашборд) и скрипт Windows PowerShell. Рекомендации по безопасности подчёркивают защиту ключей API, ограничение источников, завершение TLS на границе, недопущение учётных данных в репозиториях, обработку извлечённого контента как ненадёжных доказательств и сохранение серверной идентичности. Проект лицензирован под Apache-2.0, узел n8n — под MIT.