• बातचीत से तथ्य (facts) अपने-आप निकालने और यूज़र प्रोफ़ाइल बनाने वाली AI के लिए एक मेमोरी·कॉन्टेक्स्ट लेयर, जो अलग-अलग बातचीत के बीच जानकारी याद न रख पाने वाली AI की सीमाओं को पूरा करती है
  • ज्ञान को अपडेट करना, विरोधाभासों को संभालना, और एक्सपायर हो चुकी जानकारी हटाना (ऑटोमैटिक भूलना) तक संभालता है
    • यह समझता है कि "अभी-अभी SF शिफ्ट हुआ" "NYC में रहता है" की जगह लेता है, और "कल परीक्षा है" जैसे अस्थायी तथ्य तारीख बीतने के बाद एक्सपायर हो जाते हैं
  • Memory + RAG को एक ही क्वेरी में जोड़ने वाला Hybrid Search प्रदान करता है, जो knowledge base दस्तावेज़ों और personalized context को साथ में लौटाता है
  • User Profiles अपने-आप बनाए रखता है — स्थिर तथ्य (static) + हाल की गतिविधि (dynamic) एक ही कॉल में देता है (लगभग 50ms)
  • Connectors के ज़रिए Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub को real-time webhook से अपने-आप sync करता है
  • Multi-modal Extractors बिल्ट-इन हैं — PDF, इमेज (OCR), वीडियो (transcription), कोड (AST-आधारित chunking) को सिर्फ़ अपलोड करके प्रोसेस किया जा सकता है
  • डेवलपर एक ही API से memory/RAG/profile/connectors जोड़ सकते हैं; vector DB सेटअप, embedding pipeline या chunking strategy की ज़रूरत नहीं
  • MCP server·plugin उपलब्ध — Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, OpenClaw, Hermes आदि सपोर्ट, memory/recall/context टूल्स प्रदान करता है
  • एक single binary के रूप में उपलब्ध, इसलिए बिना कॉन्फ़िगरेशन के सीधे localhost:6767 पर चलता है; Ollama इंटीग्रेशन के साथ पूरी तरह ऑफ़लाइन इस्तेमाल संभव
  • Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Mastra, Agno, n8n आदि के लिए drop-in wrappers उपलब्ध
  • LongMemEval (81.6%), LoCoMo, ConvoMem जैसे AI memory के 3 प्रमुख benchmarks में पहला स्थान हासिल किया
    • अपना open source benchmark framework MemoryBench भी जारी किया
  • MIT लाइसेंस

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