Original en inglés: https://argusic.com/subject/mem0
mem0
La Capa de Memoria para AI agents - Infraestructura de memoria integrable para AI agents y aplicaciones. Contexto que persiste. Construido para producción.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 8d6c00196657
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic memory, agentic memory system, agents, ai, ai agents, chatgpt, genai y llm.
mem0 funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- mem0/proxy/main.py _format_query_with_memories uses memories_text before assignment when isinstance check fails after module reload5 minutos
- OPENROUTER_API_KEY env var set in container causes openai test to fail (expects api.openai.com)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 23 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest on 37 test files: 1210 passed, 23 skipped, 0 failures in batches (configs+utils+llms+memory+embeddings+rerankers+qdrant+client+tests)
- Tokens de modelo usados
- 179.197
- Commit exacto probado
- 8d6c00196657
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
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…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 2 minutos.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,30 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,23 |
Temas (de GitHub)
agentic-memoryagentic-memory-systemagentsaiai-agentschatgptgenaillmlong-term-memorymemorymemory-managementpythonragstate-management
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/mem0)Preguntas
- ¿Funciona mem0?
- mem0 funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic mem0?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 8d6c00196657. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar mem0?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,30 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda mem0 en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita mem0 una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar mem0?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de mem0?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.