sachitrafa/yourmemoryएजेंटिक एआई मेमोरी एबिंगहॉस विस्मृति वक्र क्षय के साथ। +16pp बेहतर स्मरण मेम0 से लोकोमो पर।
AI एजेंटों के लिए स्थायी, स्व-सुधार करने वाली मेमोरी — मनुष्य याद रखने के विज्ञान पर आधारित।
हर सुबह आपका AI एजेंट आपको एक अजनबी की तरह ट्रीट करता है। वही संदर्भ फिर से समझाया जाता है। वही प्राथमिकताएँ भूल जाती हैं। हर सत्र शून्य से शुरू होता है।
अधिकांश "मेमोरी" उपकरण एक वेक्टर डेटाबेस को एक एजेंट से जोड़कर उसे तैयार मान लेते हैं — लेकिन वह तो बस भंडारण है। वह हर लगभग-डुप्लिकेट को जमा करता रहता है जब तक कि रिट्रीवल शोर में डूब न जाए। बड़े कटोरे में सुनहरी मछली।
YourMemory अलग है: मेमोरी जो मस्तिष्क की तरह काम करती है, डेटाबेस की तरह नहीं।
flowchart LR
A["🧠 आप अपनी<br/>AI को कुछ बताते हैं"] --> B["स्थायी तथ्य<br/>निकालें"]
B --> C["डीडुप + एम्बेड<br/>+ ग्राफ-लिंक"]
C --> D[("मेमोरी<br/>स्टोर")]
D -->|"संबंधित तथ्य जमा होते हैं"| E["✨ समेकित करें<br/>N → 1 सारांश"]
D -->|"पुराना + उपयोग नहीं हुआ"| F["📉 क्षय<br/>+ छाँटना"]
D -->|"नया सत्र"| G["♻️ स्मरण<br/>हाइब्रिड + ग्राफ"]
E --> D
G --> H["🤖 आपका एजेंट<br/>वहीं से शुरू करता है<br/>जहाँ छोड़ा था"]
style D fill:#0a2540,stroke:#19cdff,color:#fff
style E fill:#0c2b3a,stroke:#5eead4,color:#fff
style H fill:#0c2b3a,stroke:#19cdff,color:#fff
| विशेषता | यह क्या करता है | |
|---|---|---|
| 🧠 | समेकन | जब पर्याप्त संबंधित तथ्य जमा हो जाते हैं, तो उन्हें एक साफ सारांश में संपीड़ित किया जाता है और मूल को संग्रहीत कर दिया जाता है। मेमोरी समय के साथ तेज होती जाती है, फूलती नहीं। |
| 📉 | जैविक क्षय | हर मेमोरी एबिंगहॉस भूलने की वक्र पर पुरानी होती है। पुराने, अनुपयोगी तथ्य फीके पड़ते हैं; महत्वपूर्ण और बार-बार स्मरण किए जाने वाले बने रहते हैं। |
| 🔗 | एंटिटी ग्राफ | मेमोरी साझा लोगों, स्थानों और अवधारणाओं के माध्यम से जुड़ती है — ताकि स्मरण आपको वह दिखाए जो आप पूछना भूल गए थे। |
| ♻️ | संदर्भ रीसेट से बचता है | जब संदर्भ विंडो छोटी होती है, YourMemory कार्य संदर्भ वापस सौंप देता है — यह जानने के लिए फाइलें पढ़ने की ज़रूरत नहीं कि आप कहाँ थे। |
| 🔒 | छेड़छाड़-स्पष्ट ऑडिट ट्रेल | हर रीड/राइट/डिलीट एक हैश-चेन लेज़र में लॉग होता है। एक रिकॉर्ड बदलें और श्रृंखला टूट जाती है। |
| 👥 | टीम मेमोरी पूल | भूमिका-आधारित साझा मेमोरी, ताकि पूरी टीम के एजेंट एक ही संस्थागत ज्ञान पर आकर्षित हों — निजी मेमोरी निजी रहे। |
| 🛡️ | डेटा अधिकार अंतर्निर्मित | एक-कमांड एक्सपोर्ट (पहुंच का अधिकार) और भूलने का अधिकार (शुद्धिकरण), साथ ही SOC 2-संरेखित नियंत्रण। |
| 🔌 | MCP-नेटिव और स्थानीय-प्रथम | Claude, Cursor, Cline, Windsurf, या किसी भी MCP क्लाइंट के साथ काम करता है। पूरी तरह से आपकी मशीन पर चलता है — कोई API कुंजी नहीं, कुछ भी आपके सिस्टम से बाहर नहीं जाता। |
स्थापित करने का एक कमांड। डिफ़ॉल्ट रूप से DuckDB (शून्य सेटअप), टीमों के लिए Postgres + pgvector।
तीन बाहरी डेटासेट। हर संख्या स्वतंत्र रूप से पुन: प्रस्तुत करने योग्य — बेंचमार्क कोड रिपॉजिटरी में है। पूर्ण कार्यप्रणाली BENCHMARKS.md में।
xychart-beta
title "Recall@5 · LoCoMo-10 (अधिक बेहतर)"
x-axis ["Mem0", "Zep Cloud", "Supermemory", "YourMemory"]
y-axis "Recall@5 प्रतिशत" 0 --> 70
bar [18, 28, 31, 59]
Zep Cloud से 2× बेहतर रिकॉल सभी 10 नमूनों पर। *Supermemory और Mem0 मध्य-बेंचमार्क में मुफ्त-स्तरीय कोटा समाप्त कर चुके थे; स्कोर पूर्ण 1,534 जोड़ियों पर गणना किए गए।
दीर्घकालिक मेमोरी के लिए सबसे कठिन मानक बेंचमार्क। प्रत्येक प्रश्न ~53 सत्रों में दबा हुआ है।
| मीट्रिक | स्कोर |
|---|---|
| Recall@5 (शीर्ष-5 में कोई भी स्वर्ण सत्र) | 89.4% |
| Recall-all@5 (शीर्ष-5 में सभी स्वर्ण सत्र) | 84.8% |
| nDCG@5 (रैंकिंग गुणवत्ता) | 87.4% |
| सिस्टम | BOTH_FOUND@5 |
|---|---|
| YourMemory (वेक्टर + BM25 + एंटिटी ग्राफ) | 71.5% |
| YourMemory (कोई एंटिटी एज नहीं) | 59.5% |
एंटिटी ग्राफ एज +12 pp जोड़ते हैं — वे तथ्य 1 से तथ्य 2 तक जाते हैं भले ही तथ्य 2 की एम्बेडिंग समानता क्वेरी से कम हो।
लेखन: मैंने AI एजेंटों के लिए एबिंगहॉस भूलने की वक्र का उपयोग करके मेमोरी क्षय बनाया
Python 3.11–3.14. कोई Docker नहीं, कोई डेटाबेस सेटअप नहीं। सभी मेमोरी स्थानीय रूप से ~/.yourmemory/ में संग्रहीत होती है।
pip install yourmemory
yourmemory-register <your-token>
yourmemory-setup
अपना टोकन प्राप्त करें: yourmemoryai.xyz पर जाएं → अपना ईमेल दर्ज करें → 6 अंकों के कोड से सत्यापित करें → अपना टोकन कॉपी करें।
yourmemory-setup स्वचालित रूप से Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, और Cline का पता लगाता है और उन्हें जोड़ता है, फिर पूछता है कि कौन सा बैकएंड उपयोग करना है:
DATABASE_URL प्रदान करें (इसे pgvector एक्सटेंशन की आवश्यकता है)वैकल्पिक — अधिक स्मार्ट स्थानीय निष्कर्षण: YourMemory अंतर्निर्मित अनुमानों के साथ बॉक्स से बाहर काम करता है। उच्च गुणवत्ता, पूरी तरह से स्थानीय तथ्य निष्कर्षण के लिए Ollama स्थापित करें और
yourmemory-setupमॉडल (qwen2.5:7b, ~4.7 GB) को स्वचालित रूप से खींच लेता है। क्लाउड पसंद है?YOURMEMORY_EXTRACT_BACKEND=anthropicसेट करें।
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