amemor-ai®
Desenvolvedores e construtores

Infra de memória e governança para seus agentes de IA

Open-core. pip install, auto-hospedar e dar aos seus agentes memória durável e um rastro de auditoria.

🔒 Auto-hospedado, sem lock-in; a anonimização mantém PII fora de prompts que você não controla.

pip install uaml-memory

Motor aberto, ferramentas MCP, API Python limpa.

Lembre-se de que as escalas

Conhecimento fragmentado, FTS + vetor, Corretor de Contexto.

Anonimizar antes da saída

Criptografia automática de PII para dentro e fora de modelos em nuvem.

Multi-agente e MCP

Orquestrar agentes sobre uma malha com chamadas de ferramentas com portão.

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Por dentro

As capacidades técnicas por trás disso — a partir do inventário de funcionalidades em tempo real.

Motor Open-Core

pip install uaml-memory — motor OSS, ferramentas MCP, uma API Python limpa. Studio é sempre gratuito.

Lembre-se de que as escalas

16 shards ativos (141 mil linhas) + um shard de equipe + busca de fan-out; grafo Neo4j + embeddings de 4096 dimensões + busca semântica HNSW (45,5 mil nós ouro, mistura de similaridade/recência/importância).

Validade temporal e substituição

Consultas em ponto no tempo; memory_latest_for_topic percorre a cadeia até a resposta canônica atual — stores vetoriais não fazem isso.

Interoperabilidade do Formato de Conhecimento Aberto

Produtor e consumidor completo do OKF v0.1 do Google (okf_import / okf_export), ida e volta sem perdas mesmo com os pacotes de amostra do Google.

Perfis de modelo por subagente + BYOK

Atribuir a cada subagente gerado seu próprio perfil de modelo — barato/rápido para passos mecânicos, modelo de ponta para os difíceis — misturando Ollama local e nuvem por tarefa; um roteador (OpenRouter + Ollama + SDKs nativos) com fallback automático, chave própria por provedor.

Comece grátis, escale quando estiver pronto

Motor gratuito no seu próprio hardware. Sem cartão de crédito. Preços de fundador até 31 de outubro de 2026.

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