Capa de memoria universal para apps LLM con plataforma gestionada y open source
Mem0 documenta en docs.mem0.ai una capa de memoria auto-mejorable para apps LLM con extracción, deduplicación y recuperación semántica. Mem0 Platform (app.mem0.ai) es servicio gestionado; Mem0 Open Source (pip install mem0ai) permite self-host con stores vectoriales/grafos. Integraciones con LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK y 20+ frameworks; SDK Python con MemoryClient (cloud) y Memory (local).
Casos de uso
- Copilotos de soporte con preferencias persistentes
- Agentes de código con memoria de proyecto
- Asistentes enterprise auditables
- Prototipo local y migración a Platform
- Mem0 + LangGraph/CrewAI
Funciones principales
- Extracción, deduplicación y resolución de conflictos
- Búsqueda semántica con alcance user/agent/app/run
- Platform con SOC 2 e HIPAA
- Open source con backends configurables
- MCP oficial en mcp.mem0.ai
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LangSmith
LangSmith es la plataforma de LangChain (cloud o self-hosted) para trazar, monitorizar y mejorar aplicaciones LLM. La documentación en docs.langchain.com describe instrumentación mediante variables de entorno, integraciones de frameworks (OpenAI, Anthropic, CrewAI, Vercel AI SDK, Pydantic AI y otras listadas) o el SDK, de modo que equipos inspeccionen runs multipaso, comparen versiones de prompts, construyan datasets, ejecuten evaluaciones offline/online, automaticen flujos y recojan feedback sin analítica ad hoc para bucles de agentes.
Chroma
Chroma documenta en docs.trychroma.com una base de embeddings open source para almacenar y consultar vectores, metadatos y texto en clientes Python y JavaScript. Cubre colecciones en memoria, almacenamiento persistente, servidor self-hosted y Chroma Cloud con tokens. APIs: add/query/get/update/delete, funciones de embedding e híbrido para RAG y memoria de agentes.
Weaviate
Weaviate documenta en docs.weaviate.io/weaviate una base vectorial open source para objetos y embeddings con búsqueda semántica, keyword e híbrida, RAG y agentes. Incluye Docker/Kubernetes, Weaviate Cloud, Query Agent y Embeddings gestionados. Clientes: Python (weaviate-client v4, Weaviate 1.23.7+), TypeScript, Go, Java vía REST/gRPC/GraphQL.