Tipo: Repositorio de GitHub Enlace original: https://github.com/GibsonAI/Memori?utm_source=opensourceprojects.dev&ref=opensourceprojects.dev Fecha de publicación: 2025-11-18
Resumen #
QUÉ - Memori es un motor de memoria open-source para Large Language Models (LLMs), agentes de IA y sistemas multi-agente. Permite almacenar conversaciones y contextos en bases de datos SQL estándar.
POR QUÉ - Es relevante para el negocio de la IA porque ofrece una manera económica y flexible de gestionar la memoria persistente y consultable de los LLM, reduciendo costos y mejorando la portabilidad de los datos.
QUIÉN - GibsonAI es la empresa principal detrás de Memori. La comunidad de desarrolladores contribuye activamente al proyecto, como se evidencia en las numerosas estrellas y forks en GitHub.
DÓNDE - Se posiciona en el mercado como una solución open-source para la gestión de la memoria de los LLM, compitiendo con soluciones propietarias y costosas.
CUÁNDO - Es un proyecto relativamente nuevo pero en rápido crecimiento, con una comunidad activa y mejoras continuas. El proyecto ya ha alcanzado 4911 estrellas en GitHub, indicando un interés significativo.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Integración con nuestro stack existente para reducir los costos de gestión de la memoria de los LLM. Posibilidad de ofrecer soluciones de memoria persistente a los clientes sin restricciones de proveedor.
- Riesgos: Competencia con soluciones propietarias que podrían ofrecer funcionalidades avanzadas. Necesidad de monitorear la evolución del proyecto para asegurarse de que se mantenga alineado con nuestras necesidades.
- Integración: Memori puede integrarse fácilmente con frameworks como OpenAI, Anthropic, LiteLLM y LangChain. Ejemplo de integración:
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"}] )
RESUMEN TÉCNICO:
- Pila tecnológica principal: Python, bases de datos SQL (por ejemplo, SQLite, PostgreSQL, MySQL). Memori utiliza un enfoque nativo de SQL para la gestión de la memoria, haciendo que los datos sean portables y consultables.
- Escalabilidad y límites: Soporta cualquier base de datos SQL, permitiendo una escalabilidad horizontal. Los principales límites están relacionados con el rendimiento de la base de datos subyacente.
- Diferenciadores técnicos: Integración con una sola línea de código, reducción de costos del 80-90% en comparación con soluciones basadas en vector databases, y cero bloqueo de proveedor gracias a la exportación de datos en formato SQLite. Memori también ofrece funcionalidades avanzadas como la extracción automática de entidades, el mapeo de relaciones y la priorización del contexto.
Casos de uso #
- Stack de IA Privado: Integración en pipelines propietarias
- Soluciones para Clientes: Implementación para proyectos de clientes
- Aceleración del Desarrollo: Reducción del tiempo de comercialización de proyectos
- Inteligencia Estratégica: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
- Análisis Competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA
Recursos #
Enlaces Originales #
- GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source Memory Engine for LLMs, AI Agents & Multi-Agent Systems - Enlace original
Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-11-18 14:09 Fuente original: https://github.com/GibsonAI/Memori?utm_source=opensourceprojects.dev&ref=opensourceprojects.dev
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