Стандартный ИИ-агент помнит только текущий разговор. Закрыл терминал и всё: твои предпочтения, прошлые решения, контекст проекта испарились. Следующий запуск начинается с нуля. Это как если бы программист каждое утро забывал, в какой он команде и на каком языке пишет.

Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные.

iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace.

MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval.

Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK.

Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту.

Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source.

Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто.

Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source.

Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился.

@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)