Englisches Original: https://argusic.com/subject/mem0
mem0
The Memory Layer for AI Agents: Drop-in-Speicherinfrastruktur für AI-Agenten und Apps. Kontext, der bestehen bleibt. Für die Produktion gebaut.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 8d6c00196657
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agentic memory, agentic memory system, agents, ai, ai agents, chatgpt, genai und llm.
mem0 läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
mem0ai 2.2.0 installed and tested: 1210 tests passing across the core SDK, LLM providers, embeddings, client, telemetry, proxy, configs, and Qdrant vector store, with one bugfix in proxy/main.py to guard against UnboundLocalError on memories_text
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- mem0/proxy/main.py _format_query_with_memories uses memories_text before assignment when isinstance check fails after module reload5 Minuten
- OPENROUTER_API_KEY env var set in container causes openai test to fail (expects api.openai.com)1 Minute
- Installationszeit
- 2 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 23 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest on 37 test files: 1210 passed, 23 skipped, 0 failures in batches (configs+utils+llms+memory+embeddings+rerankers+qdrant+client+tests)
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 179.197
- Genau getesteter Commit
- 8d6c00196657
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am . Der obige Befund stammt aus einem anderen Versuch, betrachten Sie dies daher als eine einzelne Sitzung und nicht als das aktuelle Ergebnis. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
179,197 Everything works. Here's my report. **Install:** Created a virtual env with Python 3.12, installed the package with `pip install -e ".[… **Bug found and fixed:** In `mem0/proxy/main.py`, `_format_query_with_memories()` referenced `memor… **Verified by running all non-external-service tests:** - Core unit tests: 1064 passed, 23 skipped - Embeddings tests: 146 passed - Reranker tests: 146 passed (included above) - Qdrant vector store tests: 96 passed - **Total: 1210 tests passed, 23 skipped, 0 failures** (in batches, since the full suite OOMs in on… The 3 failures that appear only with `MEM0_TELEMETRY=false` (2 oss-to-platform, 1 async notices) ar… Vector store tests beyond Qdrant (Chroma, Milvus, Pinecone, Weaviate, etc.) require running externa…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 2 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 2 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,30 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,23 |
Themen (von GitHub)
agentic-memoryagentic-memory-systemagentsaiai-agentschatgptgenaillmlong-term-memorymemorymemory-managementpythonragstate-management
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Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/mem0)Fragen
- Läuft mem0?
- mem0 läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic mem0 getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 8d6c00196657. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von mem0 gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,30 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von mem0?
- 2 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht mem0 eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von mem0 schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für mem0?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.