supermemory

name	supermemory
description	Memoria semántica para agentes IA — almacenamiento y recuperación de contexto a largo plazo.
version	1.0.0
tags	["memory","AI","agents","semantic","context","retrieval","vector"]

SuperMemory — Memoria Semántica para Agentes IA

Resumen

Sistema de memoria semántica para agentes IA — almacenamiento y recuperación de contexto a largo plazo. 27k⭐.

Repo de referencia

• GitHub: github.com/supermemoryai/supermemory
• Lenguaje: Python
• Licencia: MIT

Instalación

pip install supermemory
# o
git clone https://github.com/supermemoryai/supermemory.git
cd supermemory && pip install -e .

Uso Básico

from supermemory import SuperMemory

# Crear memoria
mem = SuperMemory()

# Guardar información
mem.store("El usuario prefiere respuestas en español", category="preference")
mem.store("Proyecto actual: dashboard de transporte", category="project")
mem.store("API key de Esios: esios-xxx", category="secret")

# Buscar información
results = mem.search("preferencias del usuario")
for r in results:
    print(f"{r['category']}: {r['content']}")

# Buscar semánticamente
results = mem.search("qué proyecto estoy trabajando", top_k=3)

Patrones Clave

1. Almacenamiento: Guardar texto, notas, preferencias
2. Recuperación semántica: Búsqueda por significado, no por palabra clave
3. Categorización: Tags y categorías para organización
4. Expire: Información con fecha de caducidad
5. Multi-agent: Memoria compartida entre agentes

Integración con Mastermind

• Complementa memory tool de Hermes — memoria persistente local
• Útil para rag-knowledge-base — memoria de agentes
• Reemplaza chromadb para memoria de agentes simples
• Ideal para shepherd-meta-agents — memoria compartida

Pitfalls

• Privacidad: No guardar secrets en memoria sin encriptar
• Escalabilidad: Limitado para millones de entradas
• Dependencias: Requiere vector DB (SQLite + numpy mínimo)
• Consistencia: No hay transacciones — puede haber duplicados

Referencias

• GitHub: supermemoryai/supermemory