Mémoire Multi-Agents : Système de Mémoire Partagée Open Source pour Agents IA

Multi-Agent Memory est un projet open source qui offre aux agents IA un système de mémoire partagée fonctionnant à travers les machines, outils et frameworks. Il est né d'une configuration de production où les agents OpenClaw, Claude Code et les workflows n8n avaient besoin de partager la mémoire entre des machines distinctes.

Le problème qu'il résout

Lors de l'exécution de plusieurs agents IA comme Claude Code pour le développement, OpenClaw pour les tâches autonomes et n8n pour l'automatisation, chacun maintient son propre contexte et oublie tout entre les sessions. Les solutions existantes sont soit limitées à une seule machine, nécessitent des services cloud payants, ou traitent la mémoire comme un simple stockage clé-valeur sans comprendre que les faits et les événements sont fondamentalement différents.

Mémoire typée avec sémantique de mutation

Le système comprend quatre types de mémoire distincts, chacun avec son propre cycle de vie :

• événement : Enregistrement historique en ajout uniquement, immuable. Cas d'utilisation : "Déploiement terminé", "Échec du workflow"
• fait : Upsert par clé, les nouveaux faits remplacent les anciens. Cas d'utilisation : "Statut API : sain", "Le client préfère le mode sombre"
• statut : Mise à jour sur place par sujet, le dernier l'emporte. Cas d'utilisation : "pipeline-de-construction : réussi", "migration : en cours"
• décision : Ajout uniquement, enregistre les choix et le raisonnement. Cas d'utilisation : "A choisi Postgres plutôt que MySQL parce que..."

Cycle de vie de la mémoire

Le système suit ce processus : Stocker → Vérification de déduplication → Chaîne de remplacement → Décroissance de confiance → Consolidation LLM

• Déduplication : Le contenu est haché lors du stockage, les doublons exacts renvoient la mémoire existante
• Remplacement : Lors du stockage d'un fait avec la même clé qu'un fait existant, l'ancien est marqué comme inactif et le nouveau y est lié
• Décroissance de confiance : Les faits et statuts perdent de la confiance au fil du temps s'ils ne sont pas consultés (configurable, 2 %/jour par défaut). Les événements et décisions ne décroissent pas
• Consolidation LLM : Processus périodique en arrière-plan (configurable, toutes les 6 heures par défaut) envoie les mémoires non consolidées à un LLM qui trouve les doublons à fusionner, les contradictions à signaler, les connexions entre les mémoires et les insights transversaux

Fonctionnalités de sécurité

• Nettoyage des identifiants : Tout le contenu est nettoyé avant le stockage. Les clés API, JWT, clés privées SSH, mots de passe et secrets encodés en base64 sont automatiquement masqués
• Isolation des agents : L'API agit comme un gardien entre les agents et les données. Les agents peuvent uniquement stocker et rechercher des mémoires, lire les briefings et statistiques. Ils ne peuvent pas supprimer des mémoires, supprimer des tables, contourner le nettoyage des identifiants, accéder directement au système de fichiers/à la base de données, ou modifier rétroactivement les mémoires d'autres agents
• Implémentation de sécurité : Authentification à temps constant utilisant cr****.timingSafeEqual(), validation au démarrage nécessitant des variables d'environnement, et nettoyage des identifiants avant stockage

Briefings de session

Le système prend en charge les briefings de session qui résument ce qui s'est passé depuis la dernière session, permettant aux agents de démarrer avec un contexte pertinent.