Original em inglês: https://argusic.com/subject/mem0
mem0
The Memory Layer for AI Agents - Infraestrutura de memória drop-in para AI Agents e aplicativos. Contexto que persiste. Construído para produção.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 8d6c00196657
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agentic memory, agentic memory system, agents, ai, ai agents, chatgpt, genai e llm.
mem0 executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- 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
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 23 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 exato testado
- 8d6c00196657
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em . O veredito acima vem de outra tentativa, então veja isto como uma sessão e não como o resultado atual. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
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…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 2 minutos.
- Recuperou-se de todos os 2 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,30 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,23 |
Tópicos (de GitHub)
agentic-memoryagentic-memory-systemagentsaiai-agentschatgptgenaillmlong-term-memorymemorymemory-managementpythonragstate-management
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/mem0)Perguntas
- mem0 executa?
- mem0 executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou mem0?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 8d6c00196657. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar mem0?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,30: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar mem0?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- mem0 precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar mem0?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de mem0?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.