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YourMemory — Memoria AI agentica con decadenza della curva di dimenticanza di Ebbinghaus. +16 pp di richiamo migliore rispetto a Mem0 su LoCoMo. | Kitploit
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YourMemory

Memoria AI agentica con decadenza della curva di dimenticanza di Ebbinghaus. +16 pp di richiamo migliore rispetto a Mem0 su LoCoMo.

26221172 mesi faRevisionato da Kitploit

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YourMemory

YourMemory

La tua IA ha la memoria di un pesce rosso. Non più.

Memoria persistente e auto-migliorativa per agenti AI — basata sulla scienza di come gli umani ricordano.

PyPI PyPI Downloads Python License: CC BY-NC 4.0 GitHub Stars

LoCoMo Recall@5 LongMemEval Recall@5 HotpotQA BOTH@5 MCP Native


▶ Prova la demo interattiva dal vivo · Sito web · Benchmark


Il problema

Ogni mattina il tuo agente AI ti tratta come uno sconosciuto. Stesso contesto ri-spiegato. Stesse preferenze dimenticate. Ogni sessione ricomincia da zero.

La maggior parte degli strumenti di "memoria" collega un database vettoriale a un agente e lo considera finito — ma quella è solo archiviazione. Accumula ogni quasi-duplicato finché il recupero non annega nel rumore. Un pesce rosso con una ciotola più grande.

YourMemory è diverso: memoria che funziona come un cervello, non un database.

flowchart LR
    A["🧠 Tu dici qualcosa<br/>al tuo AI"] --> B["Estrae fatti<br/>durevoli"]
    B --> C["Dedup + embed<br/>+ grafo-collega"]
    C --> D[("Archivio<br/>memoria")]
    D -->|"i fatti correlati si accumulano"| E["✨ Consolida<br/>N → 1 riassunto"]
    D -->|"obsoleto + non usato"| F["📉 Decadimento<br/>+ potatura"]
    D -->|"nuova sessione"| G["♻️ Recupero<br/>ibrido + grafo"]
    E --> D
    G --> H["🤖 Il tuo agente<br/>riprende da dove<br/>aveva lasciato"]
    style D fill:#0a2540,stroke:#19cdff,color:#fff
    style E fill:#0c2b3a,stroke:#5eead4,color:#fff
    style H fill:#0c2b3a,stroke:#19cdff,color:#fff

✨ Cosa lo rende diverso

FunzionalitàCosa fa
🧠ConsolidamentoQuando abbastanza fatti correlati si accumulano, vengono compressi in un unico riassunto pulito e gli originali vengono archiviati. La memoria diventa più nitida nel tempo, non più gonfia.
📉Decadimento biologicoOgni memoria invecchia su una curva dell'oblio di Ebbinghaus. I fatti obsoleti e non utilizzati sbiadiscono; quelli importanti e richiamati frequentemente persistono.
🔗Grafo delle entitàLe memorie si collegano tramite persone, luoghi e concetti condivisi — così il recupero porta alla luce ciò che hai dimenticato di chiedere.
♻️Sopravvive ai reset di contestoQuando la finestra di contesto si compatta, YourMemory restituisce il contesto di lavoro — nessuna rilettura di file per capire dove eri.
🔒Traccia di controllo a prova di manomissioneOgni lettura/scrittura/cancellazione è registrata in un registro con catena di hash. Altera un record e la catena si rompe.
👥Pool di memoria di squadraMemoria condivisa basata sui ruoli, così gli agenti di tutta la squadra attingono alla stessa conoscenza istituzionale — con memorie private mantenute private.
🛡️Diritti sui dati integratiEsportazione con un comando (diritto di accesso) e dimenticanza (cancellazione), più controlli allineati SOC 2.
🔌MCP nativo e locale prima di tuttoFunziona con Claude, Cursor, Cline, Windsurf o qualsiasi client MCP. Funziona interamente sulla tua macchina — nessuna chiave API, nulla lascia il tuo sistema.

Un comando per installare. DuckDB per impostazione predefinita (zero configurazione), Postgres + pgvector per i team.


Indice

  • 🏆 Benchmark
  • 🚀 Avvio rapido
  • 🧠 Come funziona la memoria
    • Consolidamento
    • Decadimento
    • Recupero ibrido
  • 🔒 Fiducia e traccia di controllo
  • 👥 Pool di memoria di squadra
  • 🛡️ Diritti dei dati e conformità
  • 🎛️ Dashboard
  • 🔧 Strumenti MCP
  • ⚡ Chiedi senza chiamata LLM
  • 🔀 Proxy API — Memoria garantita
  • 🏗️ Architettura e stack
  • 🩺 Risoluzione dei problemi
  • 🤝 Contribuire

🏆 Benchmark

Tre dataset esterni. Ogni numero indipendentemente riproducibile — il codice dei benchmark vive nel repository. Metodologia completa in BENCHMARKS.md.

LoCoMo-10 — memoria conversazionale multi-sessione

xychart-beta
    title "Recall@5 · LoCoMo-10 (più alto è meglio)"
    x-axis ["Mem0", "Zep Cloud", "Supermemory", "YourMemory"]
    y-axis "percentuale Recall@5" 0 --> 70
    bar [18, 28, 31, 59]

Recupero 2× migliore di Zep Cloud su tutti i 10 campioni. *Supermemory e Mem0 hanno esaurito le quote del livello gratuito a metà benchmark; punteggi calcolati sull'intero insieme di 1.534 coppie.

LongMemEval-S — 500 domande, ~53 sessioni distrattore ciascuna

Il benchmark standard più difficile per la memoria a lungo termine. Ogni domanda è sepolta in circa 53 sessioni.

MetricaPunteggio
Recall@5 (qualsiasi sessione gold nei primi 5)89.4%
Recall-all@5 (tutte le sessioni gold nei primi 5)84.8%
nDCG@5 (qualità del ranking)87.4%

HotpotQA — 200 domande multi-hop

SistemaBOTH_FOUND@5
YourMemory (vettore + BM25 + grafo entità)71.5%
YourMemory (senza archi entità)59.5%

Gli archi del grafo delle entità aggiungono +12 pp — attraversano dal Fatto 1 al Fatto 2 anche quando il Fatto 2 ha una bassa similarità di embedding con la query.

Articolo: Ho costruito il decadimento della memoria per agenti AI usando la curva dell'oblio di Ebbinghaus


🚀 Avvio rapido

Python 3.11–3.14. Nessun Docker, nessuna configurazione del database. Tutta la memoria archiviata localmente in ~/.yourmemory/.

pip install yourmemory
yourmemory-register <il-tuo-token>
yourmemory-setup

Ottieni il tuo token: visita yourmemoryai.xyz → inserisci la tua email → verifica con un codice a 6 cifre → copia il tuo token.

yourmemory-setup rileva e configura automaticamente Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf e Cline, poi chiede quale backend utilizzare:

Scarica lo strumento