GitHub - GibsonAI/Memori : Moteur de mémoire open-source pour les LLMs, les agents IA et les systèmes multi-agents

QUOI - Memori est un moteur de mémoire open-source pour les Large Language Models (LLMs), les agents AI et les systèmes multi-agents. Il permet de stocker des conversations et des contextes dans des bases de données SQL standard.

POURQUOI - Il est pertinent pour le business AI car il offre un moyen économique et flexible de gérer la mémoire persistante et interrogeable des LLM, réduisant les coûts et améliorant la portabilité des données.

QUI - GibsonAI est l’entreprise principale derrière Memori. La communauté des développeurs contribue activement au projet, comme en témoignent les nombreuses étoiles et forks sur GitHub.

OÙ - Il se positionne sur le marché comme une solution open-source pour la gestion de la mémoire des LLM, en concurrence avec des solutions propriétaires et coûteuses.

QUAND - C’est un projet relativement nouveau mais en rapide croissance, avec une communauté active et des améliorations continues. Le projet a déjà atteint 4911 étoiles sur GitHub, indiquant un intérêt significatif.

IMPACT COMMERCIAL:

Opportunités: Intégration avec notre stack existant pour réduire les coûts de gestion de la mémoire des LLM. Possibilité d’offrir des solutions de mémoire persistante aux clients sans contraintes de fournisseur.
Risques: Concurrence avec des solutions propriétaires qui pourraient offrir des fonctionnalités avancées. Nécessité de surveiller l’évolution du projet pour s’assurer qu’il reste aligné avec nos besoins.

Intégration: Memori peut être intégré facilement avec des frameworks comme OpenAI, Anthropic, LiteLLM et LangChain. Exemple d’intégration:

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"}]
)

RÉSUMÉ TECHNIQUE:

Technologie principale: Python, bases de données SQL (ex. SQLite, PostgreSQL, MySQL). Memori utilise une approche SQL-native pour la gestion de la mémoire, rendant les données portables et interrogeables.
Scalabilité et limites: Prend en charge toute base de données SQL, permettant une scalabilité horizontale. Les principales limites sont liées aux performances de la base de données sous-jacente.
Différenciateurs techniques: Intégration avec une seule ligne de code, réduction des coûts jusqu’à 80-90% par rapport aux solutions basées sur des vector databases, et zéro verrouillage de fournisseur grâce à l’exportation des données au format SQLite. Memori offre également des fonctionnalités avancées telles que l’extraction automatique d’entités, la mappage des relations et la priorisation du contexte.

Cas d’utilisation
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Private AI Stack: Intégration dans des pipelines propriétaires
Solutions Client: Implémentation pour des projets clients
Accélération du Développement: Réduction du time-to-market des projets
Intelligence Stratégique: Entrées pour la roadmap technologique
Analyse Concurrentielle: Surveillance de l’écosystème AI

Ressources
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Liens Originaux
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GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source Memory Engine for LLMs, AI Agents & Multi-Agent Systems - Lien original

Article signalé et sélectionné par l’équipe Human Technology eXcellence élaboré via intelligence artificielle (dans ce cas avec LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) le 2025-11-18 14:09 Source originale: https://github.com/GibsonAI/Memori?utm_source=opensourceprojects.dev&ref=opensourceprojects.dev

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