От разрозненных чатов к персистентному графу знаний
Разработчики из Agentic Box представили Memora — слой памяти для AI-агентов, работающий через протокол MCP (Model Context Protocol). В отличие от простых логов, Memora строит структурированный граф знаний, где каждая запись связана с другими через семантическую схожесть, временные метки и теги. Это позволяет агентам не только хранить историю, но и «понимать» контекст, извлекая релевантные воспоминания, TODO-списки и связанные события через функцию memory_digest(topic).
Архитектура хранения: от SQLite до Cloudflare D1
Memora предлагает гибкие варианты хранения данных, от локальных решений до полностью облачных. Базовый движок — SQLite, но ключевая особенность — нативная поддержка облачных хранилищ. Разработчики рекомендуют использовать Cloudflare D1 для серверлесс-архитектуры или S3/R2 для синхронизации. Все данные могут быть зашифрованы и сжаты перед отправкой в облако.
Интеллектуальный поиск и LLM-дедупликация
Система использует три бэкенда для эмбеддингов, что позволяет балансировать между качеством и скоростью. Ключевая фича — LLM Deduplication: AI-модель (по умолчанию gpt-4o-mini) анализирует новые записи и объединяет дубликаты, сохраняя целостность графа. Также реализован поиск по фрагментам документов: можно искать отдельные утверждения внутри большого Markdown-файла, не теряя контекста целого документа.
| Бэкенд эмбеддингов | Установка | Качество | Скорость | Особенности |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI (по умолчанию) | Включено | Высокое | Зависит от API | Требует OPENAI_API_KEY, лучший семантический поиск |
| Sentence-Transformers | pip install memora[local] |
Хорошее | Средняя | Работает офлайн, модель ~2GB (all-MiniLM-L6-v2) |
| TF-IDF | Включено | Базовое | Мгновенная | Ключевое совпадение, без нейросетей |
Визуализация и интеграция с агентами
Memora поставляется с встроенным HTTP-сервером для визуализации графа (порт 8765 по умолчанию). Интерфейс включает панель таймлайна, историю изменений (с пометкой удаленных записей) и RAG-чат, где можно задавать вопросы по накопленным знаниям. Для пользователей Cloudflare D1 граф хостится на Cloudflare Pages, что исключает необходимость локального запуска визуализатора.
Быстрый старт
Установка осуществляется через pip. Для локальной работы с эмбеддингами OpenAI:
pip install git+https://github.com/agentic-box/memora.gitДля офлайн-режима с локальными моделями:
pip install memora[local] @ git+https://github.com/agentic-box/memora.gitСервер запускается командой memora-server и автоматически интегрируется с Claude Code, Codex CLI и другими MCP-совместимыми клиентами через конфигурацию .mcp.json или config.toml.
Источник: Github ↗