Open-Source-Kern. pip install, selbst gehostet und geben Sie Ihren Agenten eine dauerhafte Erinnerung und einen Audit-Trail.
Open Engine, MCP Tools, saubere Python API.
Shardisiertes Wissen, FTS + Vektor, Kontext-Broker.
Automatische PII-Verschlüsselung beim Ein- und Ausgeben von Cloud-Modellen.
Orchestrieren Sie Agenten über ein Mesh mit geschützten Tool-Aufrufen.
Die technischen Möglichkeiten dahinter – aus dem Live-Feature-Inventory.
pip install uaml-memory — OSS-Engine, MCP-Tools, eine saubere Python-API. Studio ist immer kostenlos.
16 Live-Shards (141k Zeilen) + ein Team-Shard + Fan-out-Suche; Neo4j Graph + 4096-dimensionale Embeddings + HNSW semantische Suche (45,5k Gold-Knoten, Mischung aus Ähnlichkeit/Aktualität/Wichtigkeit).
Point-in-time-Abfragen; memory_latest_for_topic durchläuft die Kette bis zur aktuellen kanonischen Antwort — Vektorspeicher können das nicht.
Vollständiger Produzent und Konsument von Googles OKF v0.1 (okf_import / okf_export), verlustfreier Durchlauf selbst mit Googles Beispiel-Bundles.
Geben Sie jedem erzeugten Subagent ein eigenes Modellprofil — günstig/schnell für mechanische Schritte, Top-Modell für die schwierigen — durch die Mischung von lokalem Ollama und Cloud pro Aufgabe; ein Router (OpenRouter + Ollama + native SDKs) mit automatischem Fallback, bring-your-own-key pro Anbieter.
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