Разработчики опубликовали подробный туториал. Они показывают, как собрать систему наподобие EverMem. Агент запоминает разговоры и факты.
Короткая память хранит контекст беседы. Долгая память использует векторный поиск FAISS. Агент находит нужные воспоминания перед ответом.
Семантические вектора хранят смысл. SQLite фиксирует метаданные. Там лежат временные метки и оценки важности.
Агент формирует новые воспоминания при общении. Он извлекает релевантные факты из прошлого. Его поведение становится последовательным.
Система сама уплотняет память. Она объединяет похожие воспоминания. Это экономит место и ускоряет работу.
Код выложили в открытый доступ. Его можно запустить на обычном компьютере. Для работы нужны Python и несколько библиотек.
