Многопользовательская память: система общей памяти с открытым исходным кодом для ИИ-агентов

Multi-Agent Memory — это проект с открытым исходным кодом, который предоставляет ИИ-агентам систему общей памяти, работающую на разных машинах, инструментах и фреймворках. Он был создан в производственной среде, где агентам OpenClaw, Claude Code и рабочим процессам n8n требовалась общая память на отдельных машинах.

Проблема, которую он решает

При запуске нескольких ИИ-агентов, таких как Claude Code для разработки, OpenClaw для автономных задач и n8n для автоматизации, каждый из них поддерживает свой собственный контекст и забывает всё между сеансами. Существующие решения либо работают только на одной машине, требуют платных облачных сервисов, либо рассматривают память как простой ключ-значение, не понимая, что факты и события принципиально различны.

Типизированная память с семантикой изменений

Система понимает четыре различных типа памяти, каждый со своим жизненным циклом:

• событие: Только добавление, неизменяемая историческая запись. Пример использования: «Развёртывание завершено», «Рабочий процесс завершился сбоем»
• факт: Обновление или вставка по ключу, новые факты заменяют старые. Пример использования: «Статус API: работает», «Клиент предпочитает тёмный режим»
• статус: Обновление на месте по субъекту, последний выигрывает. Пример использования: «pipeline сборки: проходит», «миграция: в процессе»
• решение: Только добавление, записывает выборы и обоснования. Пример использования: «Выбрали Postgres вместо MySQL, потому что...»

Жизненный цикл памяти

Система следует этому процессу: Хранение → Проверка на дублирование → Цепочка замены → Снижение уверенности → Консолидация LLM

• Дедупликация: Контент хэшируется при хранении, точные дубликаты возвращают существующую память
• Замена: При сохранении факта с тем же ключом, что и у существующего факта, старый помечается как неактивный, а новый ссылается на него
• Снижение уверенности: Факты и статусы теряют уверенность со временем, если к ним не обращаются (настраивается, по умолчанию 2%/день). События и решения не теряют уверенность
• Консолидация LLM: Периодический фоновый процесс (настраивается, по умолчанию каждые 6 часов) отправляет неконсолидированные воспоминания в LLM, которая находит дубликаты для объединения, противоречия для пометки, связи между воспоминаниями и выводы на основе всей памяти

Функции безопасности

• Очистка учётных данных: Весь контент очищается перед хранением. API-ключи, JWT, SSH-приватные ключи, пароли и секреты в кодировке base64 автоматически скрываются
• Изоляция агентов: API выступает в роли шлюза между агентами и данными. Агенты могут только сохранять и искать воспоминания, читать брифинги и статистику. Они не могут удалять воспоминания, удалять таблицы, обходить очистку учётных данных, получать прямой доступ к файловой системе/базе данных или изменять воспоминания других агентов задним числом
• Реализация безопасности: Аутентификация с защитой от атак по времени с использованием cr****.timingSafeEqual(), проверка при запуске, требующая переменных окружения, и очистка учётных данных перед хранением

Сессионные брифинги

Система поддерживает сессионные брифинги, которые суммируют произошедшее с последнего сеанса, позволяя агентам начинать с релевантного контекста.