mem0-plus

mem0-plus — самостоятельно разворачиваемая система долговременной памяти для AI-агентов. Она превращает разрозненную историю диалогов, действий и наблюдений в управляемую память, которую агент может пополнять, переосмыслять, искать и использовать между сессиями.

Проект вырос из собственного форка популярного open-source решения, но фокус был не на косметических изменениях, а на развитии полноценного runtime: жизненного цикла воспоминаний, качества извлечения, наблюдаемости, безопасной обработки чувствительной информации и интеграции в агентный контур. Он решает типичную проблему AI-агентов: потерю контекста, накопление мусорных воспоминаний и отсутствие понятного механизма забывания, повышения значимости и проверки качества памяти.

В системе реализованы pipeline загрузки событий, поиск и ранжирование воспоминаний, консолидация, feedback loop, политики забывания, review-поверхность, метрики качества, MCP-интерфейс и контракт адаптеров для OpenClaw и BunkerAI. Отдельно прорабатывались защита от мусорной памяти, обработка чувствительных фактов, логика promotion/rescue, диалоговые тесты качества, нагрузочные проверки поиска и пилотные сценарии с живой интеграцией.

Результат — рабочий MVP памяти для агентных систем: не просто векторное хранилище, а инженерная база для продуктовой долговременной памяти с управляемым качеством и понятной эксплуатацией.