GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source-Speicher-Engine für LLMs, KI-Agenten & Multi-Agenten-Systeme

WAS - Memori ist ein Open-Source-Speichermotor für Large Language Models (LLMs), KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme. Er ermöglicht die Speicherung von Gesprächen und Kontexten in Standard-SQL-Datenbanken.

WARUM - Es ist für das KI-Geschäft relevant, da es eine kostengünstige und flexible Möglichkeit bietet, die persistente und abfragbare Speicherung von LLMs zu verwalten, die Kosten zu senken und die Datenportabilität zu verbessern.

WER - GibsonAI ist das Hauptunternehmen hinter Memori. Die Entwickler-Community trägt aktiv zum Projekt bei, wie die zahlreichen Sterne und Forks auf GitHub zeigen.

WO - Es positioniert sich im Markt als Open-Source-Lösung für die Verwaltung des Speichers von LLMs und konkurriert mit proprietären und teuren Lösungen.

WANN - Es ist ein relativ neues, aber schnell wachsendes Projekt mit einer aktiven Community und kontinuierlichen Verbesserungen. Das Projekt hat bereits 4911 Sterne auf GitHub erreicht, was ein erhebliches Interesse anzeigt.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

Chancen: Integration in unseren bestehenden Stack, um die Kosten für die Verwaltung des Speichers von LLMs zu senken. Möglichkeit, Kunden Lösungen für die persistente Speicherung ohne Vendor-Bindungen anzubieten.
Risiken: Konkurrenz mit proprietären Lösungen, die möglicherweise fortschrittlichere Funktionen bieten. Notwendigkeit, die Entwicklung des Projekts zu überwachen, um sicherzustellen, dass es mit unseren Anforderungen übereinstimmt.

Integration: Memori kann leicht in Frameworks wie OpenAI, Anthropic, LiteLLM und LangChain integriert werden. Beispiel für die Integration:

from memori import Memori
from openai import OpenAI

memori = Memori(conscious_ingest=True)
memori.enable()

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "I'm building a FastAPI project"}]
)

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

Kern-Technologie-Stack: Python, SQL-Datenbanken (z.B. SQLite, PostgreSQL, MySQL). Memori verwendet einen SQL-nativen Ansatz zur Verwaltung des Speichers, wodurch die Daten portabel und abfragbar werden.
Skalierbarkeit und Grenzen: Unterstützt jede SQL-Datenbank, was eine horizontale Skalierung ermöglicht. Die Hauptgrenzen sind mit der Leistung der zugrunde liegenden Datenbank verbunden.
Technische Differenzierer: Integration mit einer einzigen Codezeile, Kostenreduktion um 80-90% im Vergleich zu Lösungen auf Basis von Vektor-Datenbanken und null Vendor-Lock-in durch die Exportierung der Daten im SQLite-Format. Memori bietet auch fortschrittliche Funktionen wie die automatische Extraktion von Entitäten, die Abbildung von Beziehungen und die Priorisierung des Kontexts.

Anwendungsfälle
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Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
Development Acceleration: Reduzierung der Time-to-Market für Projekte
Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
Wettbewerbsanalyse: Monitoring des AI-Ökosystems

Ressourcen
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Original Links
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GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source Memory Engine for LLMs, AI Agents & Multi-Agent Systems - Original Link

Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-11-18 14:09 Originalquelle: https://github.com/GibsonAI/Memori?utm_source=opensourceprojects.dev&ref=opensourceprojects.dev