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Awesome GitHub RepositoriesSemantic Memory Stores
Vector-backed storage systems that index memories by meaning and support salience-based decay, compression, and reinforcement.
Distinct from Vector Memory Stores: Distinct from Vector Memory Stores: adds salience-based decay, compression, and reinforcement capabilities beyond basic vector similarity storage.
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Awesome Semantic Memory Stores GitHub Repositories
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- 1jehuang/jcode
1jehuang/jcode
7,778Ver en GitHubjcode es un framework para desarrollar agentes de codificación de IA autónomos que automatizan tareas de desarrollo de software. Funciona como un orquestador de agentes, tiempo de ejecución de herramientas y motor de memoria semántica, permitiendo la creación de agentes que pueden modificar código, ejecutar pruebas e iterar sobre su propia funcionalidad. El proyecto se distingue por su uso de enjambres de agentes recursivos, donde una jerarquía de agentes colaboradores puede generar agentes hijos para descomponer tareas complejas. Implementa un sistema de memoria semántica que combina la recuperación basada en vectores con el mapeo de relaciones basado en grafos para mantener el contexto a través de las sesiones. Para gestionar el riesgo, el sistema utiliza una gobernanza de acciones escalonada que requiere aprobación humana para operaciones sensibles y aísla las actividades de los agentes dentro de worktrees de git separados. El framework incluye un kit de herramientas de automatización de navegador completo para interactuar con páginas web, extraer instantáneas del DOM y capturar capturas de pantalla. También implementa el Model Context Protocol para integrar herramientas y datos externos, y admite recarga en caliente de binarios para actualizar el servidor sin perder conexiones de red activas. El sistema proporciona una interfaz de línea de comandos para gestionar las memorias de los agentes e incluye herramientas de auditoría para rastrear el progreso del plan y visualizar la topología del enjambre de agentes.
Stores and retrieves conversation history using semantic vectors and salience-based memory management.
Rust - caviraoss/openmemory
CaviraOSS/OpenMemory
3,350Ver en GitHubOpenMemory is an embeddable memory engine for LLM agents that stores, retrieves, and manages conversational context and agent state using semantic indexing and temporal facts. It functions as a semantic memory store backed by vector indexing, where memories are organized by meaning rather than by exact key, and includes a tiered decay engine that gradually reduces the salience of unused memories while compressing cold vectors and fingerprinting dormant entries to conserve storage. The system also maintains a temporal fact database that records factual statements with subject-predicate-object s
Ships a vector-backed storage system that indexes memories by meaning and supports salience-based decay, compression, and reinforcement.
TypeScriptaiai-agentsai-infrastructure
