amemor-ai®
Utvecklare och byggare

Minne- och styrinfrastruktur för dina AI-agenter

Open-core. pip install, självhosta, och ge dina agenter hållbart minne och en revisionskedja.

🔒 Självhostat, inget lås-in; anonymisering säkerställer att PII inte hamnar i prompter du inte kontrollerar.

pip install uaml-memory

Öppen motor, MCP verktyg, ren Python API.

Minnessökning som skalar

Shärdad kunskap, FTS + vektor, Kontextförmedlare.

Anonymisera före utflöde

Automatisk PII-kryptering in/ut ur molnmodeller.

Multi-agent och MCP

Orchestrera agenter över ett nätverk med blockerade verktygskall.

Tillbaka till startsidan

Under the hood

De tekniska möjligheter som ligger bakom detta – från den aktuella funktionsoversikten.

Open-core motor

pip install uaml-memory — OSS engine, MCP tools, ett rent Python API. Studio är alltid gratis.

Minnessökning som skalar

16 live shards (141k rader) + en team-shard + fan-out-sökning; Neo4j-graf + 4096-dim-embeddings + HNSW semantisk sökning (45,5k guldnoder, blandning av likhet/aktualitet/viktighet).

Tidsmässig giltighet och upphävande

Tidsstämpliga frågor; memory_latest_for_topic går igenom kedjan till det nuvarande kanoniska svaret — vektorlagrar gör inte detta.

Interoperabilitet för öppna kunskapsformat

Fullständig producent och konsument av Googles OKF v0.1 (okf_import / okf_export), förlustfri round-trip även med Googles provbundlar.

Per-subagent modellprofiler + BYOK

Ge varje genererad subagent sin egen modellprofil – billigt/snabbt för mekaniska steg, toppmodell för de svåra – genom att blanda lokala Ollama och molnbaserade per uppgift; en router (OpenRouter + Ollama + inbyggda SDK:er) med automatisk fallback, bring-your-own-key per leverantör.

Börja gratis, skalas när du är redo

Gratis motor på din egen hårdvara. Inget kreditkort. Grundarpris genom 31 oktober 2026.

Se prislista Till startsidan