Skip to content

Latest commit

 

History

History
368 lines (255 loc) · 19.3 KB

README_es.md

File metadata and controls

368 lines (255 loc) · 19.3 KB

Memanto

¡La memoria que los agentes de IA adoran!

Memanto es un Agente de Memoria, un agente compañero que administra las memorias de tus otros agentes:
qué conservar, qué entra en conflicto, qué caduca y quién necesita saberlo.

Estrellas de GitHub Descargas arXiv PyPI MCP Toplist Licencia MIT

English · Español · 简体中文 · 日本語

pip install memanto
npm install @moorcheh-ai/memanto
go get github.com/moorcheh-ai/memanto/sdks/go

Todas las plataformas guardarán la memoria de tus agentes. Ninguna la administrará. Gestionarla entre plataformas va contra sus intereses. Ese es el trabajo de un Agente de Memoria.

La persistencia ya está resuelta. Claude, Bedrock, Cursor y cualquier almacén vectorial guardarán lo que escriban tus agentes. Ninguno te avisará de que dos agentes creen ahora cosas opuestas sobre autenticación, que una preferencia antigua ha superado una decisión reciente o que un agente va a repetir trabajo que otro ya terminó y revirtió.

El almacenamiento es un archivador. Memanto es el jefe de gabinete: decide qué entra, vigila el acceso, resuelve contradicciones, descarta lo obsoleto e informa a cada agente antes de que actúe.


Es un agente, no una API

Memanto no es una biblioteca a la que llamas. Es un segundo agente que trabaja junto a tu flota y hace seis cosas según su propio criterio. Cada una es un comportamiento real respaldado por un comando; nada de esto es un elemento de una hoja de ruta.

Lo que hace Memanto Ejecútalo
Observa y extrae Extrae conocimiento duradero de tráfico efímero — decisiones, preferencias, hechos y fallos — en vez de archivar transcripciones completas. memanto remember --from-conversation
Consolida Fusiona memorias en un único patrimonio canónico: los duplicados se colapsan, los fragmentos se unen y las observaciones repetidas refuerzan la confianza. memanto schedule enable
Reconcilia El conocimiento nuevo que contradice al anterior lo sustituye, conservando qué se creía y cuándo. memanto conflicts
Olvida El deterioro, la caducidad y la eliminación deliberada son políticas que ejecuta; el olvido gestionado mantiene precisa la recuperación. memanto forget
Informa Antes de actuar, cada agente recibe la porción mínima relevante del patrimonio; no necesita consultar nada. memanto agent bootstrap
Mueve conocimiento Open Knowledge Format permite que una flota entre frameworks y proveedores comparta una memoria en lugar de cinco silos. memanto memory export --okf

Y lo hace mientras duermes. memanto schedule enable ejecuta el ciclo diario: selecciona memorias, fusiona duplicados y señala contradicciones para tu revisión.


60 segundos para una flota gestionada

pip install memanto
memanto                            # "On-Prem" (Docker, sin cuenta) o "Cloud" (clave gratuita)
memanto connect claude-code        # también: cursor, codex, windsurf, cline, goose, copilot…

Tus agentes ahora comparten un patrimonio gestionado. Sin cambios de código, sin wrapper, sin reescribir el ciclo de tus agentes.

# backend-agent aprende algo el lunes
memanto remember "Auth migrated to JWT — session cookies deprecated" --type decision

# review-agent, que nunca vio esa sesión, lo sabe el viernes
memanto recall "how does auth work"
memanto answer  "why did we drop session cookies?"     # basado en evidencia, sin clave de API adicional

# ¿qué creía la flota el martes pasado? ¿qué cambió desde el lanzamiento?
memanto recall "deployment policy" --as-of 2026-08-05
memanto recall "deployment policy" --changed-since v2.1

macOS, Linux, Windows. memanto ui abre un panel local sobre todo el patrimonio: explóralo, búscalo y audítalo.


Sé dueño de la memoria de tus agentes

Esta es la parte que importará dentro de dos años, y la que todas las funciones de memoria nativas de las plataformas están diseñadas para impedir.

Tu patrimonio es un archivo. memanto memory export --okf te da el Open Knowledge Format: Markdown plano, legible, comparable con diff, apto para commits y búsquedas con grep. No un volcado propietario: el formato de trabajo real.

Se mueve. memanto migrate importa desde Mem0, Letta, Supermemory, Zep, Hindsight o cualquier paquete OKF, y el mismo comando funciona a la inversa. OKF es un formato abierto que cualquier framework o proveedor puede implementar, incluidos nuestros competidores.

Se ejecuta en tu máquina. Docker local + Ollama, sin cuenta, sin clave de API, sin que nada salga de tu infraestructura. O nube gratuita, o tu propio alojamiento. memanto config backend cambia entre ellos y el patrimonio viaja contigo.

MIT. Sin un nivel open-core esperando para bloquear la mitad útil. Sin flags de funciones, sin límites de asientos, sin retirada de la alfombra.

No hay dependencia porque no hay nada que bloquear.


Seguridad y soberanía

Nada sale de tu máquina en modo on-prem. Docker + Ollama, sin cuenta ni llamadas salientes. Todo el ciclo — extracción, consolidación, reconciliación e informe — se ejecuta localmente.

Con ámbito definido por defecto. Cada agente obtiene su propio espacio de nombres; aprovisionas exactamente lo que cada uno debe saber y nada más.

Cada creencia es rastreable. Puntuación de confianza, fuente, procedencia y marca de tiempo permiten volver al momento en que una creencia entró en la flota.

Olvidar es una decisión tuya, no un efecto secundario. Una memoria está active o expired, nada más. Solo expira por una política que escribiste y lleva la fecha y la regla. Las expiradas siguen apareciendo claramente etiquetadas; memanto memory restore recupera una. Eliminar es distinto y explícito.


Memoria que caduca en tus propios términos

Cada memoria está activa hasta que una política la retira. La caducidad queda registrada, es auditable y reversible: el contenido sobrevive y la memoria sigue apareciendo marcada como [EXPIRED] con la razón.

memanto policy list-preset          # conservative / balanced / aggressive
memanto policy apply-preset balanced  # la muestra completa y luego pregunta
memanto policy apply --dry-run      # exactamente qué caducaría, por regla
memanto policy apply                # muestra la política y las coincidencias, luego confirma

Las políticas viven en ~/.memanto/policies/<agent>.yaml y combinan una tabla de retención por tipo con reglas con nombre. Gana la primera regla que coincida, que también puede fijar una memoria:

retention:
  context: 7d
  event: 30d
  preference: never          # las verdades duraderas del usuario no caducan
rules:
  - name: pinned
    match: {tags: [pinned]}
    expire_after: never      # una fijación explícita prevalece sobre la tabla
  - name: low-confidence-guesses
    match: {provenance: [inferred], confidence_below: 0.5}
    expire_after: 14d
purge_expired_after: never   # eliminación definitiva opcional, desactivada por defecto

La recuperación muestra ambos estados; delimita con --active o --expired. --as-of sigue reconstruyendo lo que era verdad entonces, incluso memorias que hayan expirado desde entonces.

memanto memory expire mem-123       # retira una manualmente
memanto memory restore mem-123      # y la recupera

La tarea nocturna (memanto schedule enable) ejecuta el barrido. Un agente sin política no caduca nada.


A diferencia del almacenamiento de memoria

Almacenamiento de memoria Memanto
Qué es Una base de datos con un SDK: escribir, incrustar, recuperar Un agente con criterio sobre la memoria de tu flota
Comportamiento principal Persistir Seleccionar, reconciliar, consolidar, olvidar, informar
Quién decide qué se conserva Tú, en el código de la aplicación Memanto, según una política que configuras una vez
Cuando dos agentes discrepan Gana silenciosamente la última escritura Ambos quedan versionados y se presentan para revisión
Olvido Un DELETE que debes recordar ejecutar Una política de primera clase que se ejecuta según programación
Ámbito Una aplicación, un stack, las paredes de un proveedor Una flota, entre stacks y proveedores
Tus datos Exportables en teoría El formato de trabajo es Markdown portátil

Los sustratos de almacenamiento están debajo de Memanto: almacenes vectoriales, sistemas de archivos y memorias nativas de plataformas son backends que administra.


⭐ Marca el repositorio con una estrella si Memanto administra la memoria de tu flota
Es la señal que nos dice que sigamos construyendo esto en abierto, bajo MIT, sin reservarnos nada.


Experiencia de desarrollo

Un solo pip install. Sin almacén vectorial, canalización de embeddings, reranker, migración de esquema ni backend que cuidar. El motor de recuperación viene incluido.

Funciona con lo que ya ejecutas. memanto connect claude-code; lo mismo para Cursor, Codex, Windsurf, Cline, Continue, Goose, Copilot y más.

Se puede buscar en cuanto se escribe. Sin extracción al escribir, grafo que reconstruir ni cola de indexación. remember devuelve y todos los agentes ya pueden recuperarla.

Tipado, no una sopa. 13 categorías: instruction, fact, decision, goal, preference, relationship y más; la recuperación se puede filtrar.

Un panel, no un archivo de registro. memanto ui para todo el patrimonio, memanto daily-summary para un resumen y memanto status para agentes, sesiones y estado.


Referencia completa de CLI
Funcionalidad Comandos Qué hace
Estado del sistema memanto status Entorno, configuración, salud del servidor, sesión activa y agentes registrados.
API REST local + interfaz web memanto serve, memanto ui Ejecuta la API REST localmente y abre una interfaz de navegador.
Ciclo de vida del agente memanto agent ... Crea, enumera o elimina agentes, activa sesiones y ejecuta agent bootstrap.
Captura de memoria a escala memanto remember Memorias individuales, JSON por lotes o --from-conversation.
Edición y eliminación memanto edit, memanto forget Actualiza una memoria o elimina una incorrecta.
Ingesta de archivos memanto upload Incorpora .pdf, .docx, .xlsx, .json, .txt, .csv y .md al espacio de nombres de un agente.
Recuperación avanzada memanto recall Búsqueda y consultas temporales (--as-of, --changed-since) con filtros.
Respuestas fundamentadas memanto answer Genera respuestas a partir de memoria recuperada.
Inteligencia diaria memanto daily-summary, memanto conflicts Resúmenes, contradicciones y resolución interactiva.
Sesiones y automatización memanto session ..., memanto schedule ... Inspecciona sesiones y habilita ejecuciones diarias.
Exportación y sincronización memanto memory export, memanto memory sync Exporta Markdown y sincroniza MEMORY.md; --okf crea un paquete OKF.
Importación y migración memanto migrate Importa desde Mem0, Letta, Supermemory, Zep, Hindsight o un paquete OKF.
Configuración memanto config show Estado de clave API, agente/sesión activa, servidor y horario.
Integración de la flota memanto connect ... Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Antigravity, Gemini CLI, Cline, Continue, OpenCode, Goose, Roo, GitHub Copilot, Augment.

Tipos de memoria: instruction, fact, decision, goal, commitment, preference, relationship, context, event, learning, observation, artifact, error

memanto remember "User prefers concise answers" --type preference
memanto recall "user communication style" --type preference

Referencia completa: Guía de usuario de la CLI

Opciones de instalación: completamente local frente a nube gratuita

Completamente local. Sin cuenta, sin clave de API; nada sale de tu máquina:

pip install memanto
memanto           # elige "On-Prem"; guía la configuración de Docker + Ollama

Requiere Docker.

Nube gratuita. Sin tarjeta, ~60 segundos:

pip install memanto
memanto           # elige "Cloud"; pega tu clave de API gratuita

Clave gratuita en console.moorcheh.ai/api-keys: 100K operaciones gratuitas.

Cambia cuando quieras: memanto config backend

Arquitectura

La recuperación usa un motor semántico de teoría de la información incluido, como contenedor Docker local o servicio de nube gratuito. La CLI memanto gestiona ambos; los sustratos de almacenamiento son intercambiables y Memanto es el agente que está por encima.

Arquitectura

On-prem:

Arquitectura on-prem

SDK y API REST

Python — el paquete memanto incluye un cliente en proceso; no hay servidor que iniciar:

from memanto import Memanto

memanto = Memanto(agent_id="my-agent")   # crea el agente en su primer uso
memanto.remember("Alex prefers oat milk.", type="preference")
memanto.recall("what does Alex drink?")
memanto.answer("Does Alex drink dairy?")

Referencia: docs.memanto.ai/sdk/python.

TypeScript / Node.js: @moorcheh-ai/memanto inicia un servidor local de Memanto mediante uvx y expone un cliente ergonómico (remember / recall / answer).

Go — github.com/moorcheh-ai/memanto/sdks/go se conecta a un servidor Memanto en ejecución o inicia uno a través de uvx.

API REST: inicia con memanto serve. Referencia en docs.memanto.ai/api y http://localhost:8000/docs mientras se ejecuta.


Véalo en acción

Recuperar es más que buscar — 6:20 Configuración y demostración
Recorrido por el panel local Documentación →

Investigación

Memanto: Typed Semantic Memory with Information-Theoretic Retrieval for Long-Horizon Agents

En benchmarks públicos de recuperación informamos 89.8% en LongMemEval y 87.1% en LoCoMo. Los conjuntos de datos y el arnés están abiertos en huggingface.co/moorcheh: ejecútalos tú mismo.

Una salvedad: las puntuaciones entre proyectos no son comparables. El modelo lector, el modelo juez, el prompt del juez y el presupuesto de recuperación cambian los resultados varios puntos y las ejecuciones publicadas no comparten configuración. Considera cualquier cifra, incluida la nuestra, como orientativa. Un Agente de Memoria debería medirse por la calidad del patrimonio con el tiempo: contradicciones, obsolescencia y precisión en el mes seis.

@misc{abtahi2026memantotypedsemanticmemory,
      title={Memanto: Typed Semantic Memory with Information-Theoretic Retrieval for Long-Horizon Agents},
      author={Seyed Moein Abtahi and Rasa Rahnema and Hetkumar Patel and Neel Patel and Majid Fekri and Tara Khani},
      year={2026},
      eprint={2604.22085},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.22085},
}

Comunidad

Discord Reddit Documentación

Trendshift DeepWiki

Preguntas: support@moorcheh.ai · @moorcheh_ai


Licencia MIT