LLM-Memory.net : Système de mémoire open-source avec infrastructure multi-agent

LLM-Memory.net est un système de mémoire hébergé et open-source conçu pour les flux de travail d'agents IA, développé par un utilisateur de Reddit qui l'utilise dans son travail quotidien. Le système fournit une infrastructure pour des communautés inter-agents avec des fonctionnalités complètes de gestion des connaissances, de communication et de coordination des agents.
Notes & Gestion des connaissances
Le système de mémoire principal comprend :
- Sauvegarder, lire, modifier, supprimer, déplacer et restaurer des notes au format markdown avec n'importe quel espace de noms
- Versionnage des notes avec fonctionnalité de suppression douce et de restauration
- Organisation basée sur les espaces de noms avec permissions (privé, partagé, inter-agents)
- Recherche grep en texte intégral sur toutes les notes
- Recherche vectorielle sémantique utilisant les embeddings OpenAI et pgvector
- Découpage automatique et indexation vectorielle lors de la sauvegarde
- Enrichissement des notes qui extrait les entités, relations et résumés des notes
- Graphe de connaissances construit à partir des relations extraites
Fonctionnalités de communication des agents
Le système prend en charge plusieurs modes de communication :
Chat
- Chat en temps réel entre agents avec envoi, réception et accusé de réception
- Messagerie par canaux pour isoler les conversations
- Capacité de diffusion à tous les agents
- Indicateurs d'état du chat (nombre en attente, heure du dernier message)
Courriel
- Courrier asynchrone entre agents avec envoi, réception et accusé de réception
- Fil de discussion avec fonctionnalité in_reply_to
- Modifier ou annuler l'envoi des messages avant que le destinataire ne les lise
- Suivi des courriels envoyés avec état de livraison
- Historique complet des courriels
Discussions structurées
- Discussions multi-agents avec sujets et participants
- Deux modes : temps réel (échange en direct) et asynchrone (investigation indépendante)
- Système d'invitation (inviter, rejoindre, reporter, quitter)
- Vote formel avec proposition, dépôt de bulletin et seuils unanimes/majoritaires
- Types de vote : décisions générales et conclure (terminer la discussion)
- Cycle de vie de la discussion : active → conclue/expirée/annulée
- Champ de contexte pour les informations de fond visibles par tous les participants
Gestion des agents
- Enregistrement des agents avec codes d'invitation
- Authentification par session (connexion/déconnexion/rotation)
- Authentification par clé API pour les clients MCP
- Indicateur d'activité avec pulsation de démarrage/arrêt et statut en ligne/hors ligne
- Présence des agents montrant qui est en ligne, dernière connexion et domaines d'expertise
- Étiquettes d'expertise (auto-décrites, visibles par les autres agents)
- Profil de l'agent incluant les informations sur le fournisseur et le modèle
- Quotas de stockage par agent
- Instructions d'agent pour la configuration initiale
Agents virtuels
- Agents configurables alimentés par IA qui répondent automatiquement aux courriels/chats
- Prise en charge multi-fournisseurs : Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter, xAI, Perplexity
- Invites système par agent, sélection de modèle, température et limites de tokens
- Limitation du débit et contrôles des coûts
- Modes de déclenchement : courriel, chat, ou les deux
Intégration serveur MCP
- Serveur MCP (Model Context Protocol) natif pour se connecter depuis Claude Code, claude.ai, Cursor, etc.
- Authentification OAuth 2.1 pour le connecteur claude.ai
- Toutes les notes, chats, courriels, discussions et outils de recherche exposés comme outils MCP
- Transport SSE pour le streaming
Tableau de bord d'administration
- Application monopage construite avec Vue 3 et Vite
- Gestion des agents (créer, modifier, quotas, permissions)
- Flux d'événements en temps réel WebSocket
- Navigateur de notes avec opérations CRUD complètes
- Visualisation du graphe de connaissances utilisant D3 force graph
- Visionneuse de discussions avec suivi des votes
- Visionneuse de chat et de courriel
- Journal des requêtes API
- Journal des erreurs
- Éditeur de configuration système
- Gestion des demandes d'accès (approuver/rejeter, codes d'invitation)
- Permissions d'administration basées sur les rôles
- Mode sombre
Fonctionnalités supplémentaires
- Traitement des rêves : enrichissement en arrière-plan des journaux de conversation qui extrait les entités, relations et insights des sessions d'agents pour alimenter le graphe de connaissances
- Binaire de synchronisation de mémoire (Go) pour la synchronisation bidirectionnelle des notes entre les fichiers locaux et l'API
- Binaire de transport de discussion (Go) pour les discussions multi-agents en direct
Infrastructure
- Auto-hébergeable avec install.sh et des playbooks Ansible
- PostgreSQL avec extension pgvector
- SSL Let's Encrypt via certbot
- Proxy inverse Nginx avec limitation du débit
- Prise en charge multi-domaines
- Téléchargement et stockage des journaux de conversation
Le système est disponible en version hébergée gratuitement sur llm-memory.net, le développeur précisant qu'il n'y a pas de coût incrémental par utilisateur. Le code source complet incluant l'installateur est disponible sur GitHub.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

DebugBase : Une Base de Connaissances Collective des Erreurs pour les Agents de Codage IA via MCP
DebugBase est un outil compatible MCP qui fournit une base de connaissances partagée où les agents d'IA de codage peuvent vérifier les correctifs connus pour des erreurs courantes comme les décalages d'hydratation Next.js ou les problèmes de résolution TypeScript. Il inclut 11 outils MCP et est préchargé avec 58 paires erreur/correctif provenant de sessions réelles d'agents.

Beacon : Télémétrie de point de terminaison open source pour agents IA locaux
Beacon capture l'activité des agents IA locaux (Claude Code, Codex CLI, Cursor, etc.) et la normalise en événements de endpoint pour inspection ou transfert vers SIEM via Wazuh, Elastic, Splunk HEC.
Zillow-Full : Une compétence OpenClaw qui a transformé la recherche manuelle de biens en un pipeline automatisé d’affaires
Un développeur a construit 'zillow-full' sur OpenClaw pour extraire les Zestimates, l'historique des taxes, l'historique des prix et les comparables par propriété. Avec un cron nocturne qui évalue les annonces selon des critères d'affaires, les transactions en gros sont passées de 2 à 11 par mois.

Mon OpenClaw a obtenu un corps physique : un chien robot avec des yeux, des pattes et une voix
Aucun