amemor-ai®
Sviluppatori e costruttori

Infrastruttura di memoria e governance per i tuoi agenti AI

Open-core. pip install, self-host, e fornisci ai tuoi agenti memoria duratura e un registro di audit.

🔒 Self-hosted, nessun vincolo; l'anonimizzazione mantiene i PII fuori dai prompt che non controlli.

pip install uaml-memory

Motore aperto, strumenti MCP, API Python pulita.

Ricorda che le scale

Conoscenza sharded, FTS + vettori, Context Broker.

Anonimizzare prima dell'uscita

Cifratore automatico di PII in/out dei modelli cloud.

Multi-agent & MCP

Orchestrare agenti su una mesh con chiamate a strumenti con gate.

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Sotto il cofano

Le capacità tecniche sottostanti — dall'inventario di funzionalità live.

Motore open-core

pip install uaml-memory — motore OSS, strumenti MCP, un'API Python semplice. Studio è sempre gratuito.

Ricorda che le scale

16 shard live (141k righe) + uno shard di team + ricerca fan-out; grafo Neo4j + embedding a 4096 dimensioni + ricerca semantica HNSW (45.5k nodi gold, combinazione di similarità/recenza/importanza).

Validità temporale e soppiantamento

Query a istante specifico; memory_latest_for_topic percorre la catena fino alla risposta canonica corrente — i vector store non lo fanno.

Interoperabilità del formato Open Knowledge Format

Full producer & consumer di OKF v0.1 di Google (okf_import / okf_export), con round-trip lossless anche con i bundle di esempio di Google.

Profili modello per subagente + BYOK

Fornisci a ogni subagente generato il proprio profilo modello — economico/veloce per i passaggi meccanici, modello di punta per quelli complessi — mescolando Ollama locale e cloud per ogni compito; un router (OpenRouter + Ollama + SDK nativi) con fallback automatico e chiave propria per provider.

Inizia gratuitamente, scala quando sei pronto

Motore gratuito sul tuo hardware. Nessuna carta di credito. Prezzi fondatori fino al 31 ottobre 2026.

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