Signet: Camada de Memória de Código Aberto para Agentes de IA de Programação Atinge 80% de F1 no LoCoMo

Signet é um sistema de memória de código aberto projetado para agentes de IA de codificação como Claude Code, OpenCode, OpenClaw e Codex. Ele aborda o gerenciamento de memória separando a extração de memória do fluxo conversacional do agente.

Desempenho e Abordagem

O sistema recentemente alcançou 80% de F1 no benchmark LoCoMo, que avalia memória conversacional de longo prazo. Para comparação, o RAG padrão pontua cerca de 41% neste benchmark, GPT-4 com contexto completo pontua 32%, e o limite humano é 87,9%.

Ao contrário de abordagens que dão aos agentes uma ferramenta de "lembrar", Signet inverte a arquitetura:

• Memórias são extraídas após cada sessão por um pipeline de LLM separado — sem chamadas de ferramentas durante a conversa
• Contexto relevante é injetado antes de cada prompt — o agente não busca pelo que precisa, ele simplesmente tem

A abordagem é análoga à memória humana onde a informação surge automaticamente em vez de exigir consultas explícitas.

Implementação Técnica

Tudo é executado localmente usando SQLite em sua máquina sem dependências de nuvem, funcionando offline. A mesma memória do agente persiste em diferentes ferramentas de codificação. A configuração requer um comando de instalação e é executada em alguns minutos. O projeto é licenciado Apache 2.0.

Desenvolvimento Futuro

A equipe está trabalhando em um modelo de memória preditiva por usuário que aprende seus padrões e antecipa qual contexto você precisará antes de perguntar. Este modelo será treinado localmente com os pesos permanecendo em sua máquina.