Mnemos: Open-Sourced Local-First Memory Layer für Coding Agents

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 12. März 2026🔗 Source
Mnemos: Open-Sourced Local-First Memory Layer für Coding Agents
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Was Mnemos löst

Mnemos adressiert drei spezifische Probleme, die der Entwickler bei Agent-Speichersystemen beobachtet hat: Repo-spezifische Fakten, die in unabhängige Arbeiten einfließen, alte Fakten, die neben neuen Fakten unbegrenzt bestehen bleiben, und Transkriptspeicher, der ohne Bereinigung wächst.

Aktuelle Beta-Funktionen

  • Lokale Architektur
  • SQLite-Starterprofil
  • MCP-Unterstützung für Claude Code, Claude Desktop und generische stdio-Hosts
  • Dokumentierte Codex-Einrichtung über MCP + AGENTS.md

Biomimetische Pipeline-Komponenten

  • SurprisalGate: Filtert Rauschen, um zu verhindern, dass Interaktionen mit geringem Signalwert zu Langzeiterinnerungen werden
  • MutableRAG: Überschreibt veraltete Fakten anstatt Duplikate anzuhäufen
  • AffectiveRouter & SpreadingActivation: Machen das Abrufen kontextueller als eine einfache Vektorsuche
  • SleepDaemon: Konsolidiert rohe episodische Protokolle in dauerhafte Fakten und entfernt den Rest
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Installation & Einrichtung

Installieren mit: pip install "mnemos-memory[mcp]"

Diagnose ausführen: mnemos-cli doctor

Schwerpunkte für Feedback

Der Entwickler sucht speziell Feedback zu: Scope-Isolation in realen Repo-Workflows, Abrufqualität während tatsächlicher Codierungsaufgaben, MCP-Host-Verhalten und Codex-Workflows.

Ressourcen

  • Website: https://mnemos.making-minds.ai
  • GitHub: https://github.com/anthony-maio/mnemos
  • Technischer Deep Dive: https://anthonymaio.substack.com/p/your-agent-has-amnesia

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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