Conozca Memory OS: una pila de memoria de código abierto de 6 capas construida sobre Hermes Agent

El Agente Hermes ya recuerda todas las sesiones. El agente de código abierto de Nous Research viene con archivos de memoria seleccionados y búsqueda de sesiones de texto completo. Pero un nuevo proyecto comunitario sostiene que la memoria incorporada es demasiado superficial para un trabajo serio. Un desarrollador (ClaudioDrews) ha lanzado una nueva biblioteca llamada ‘Memory OS’ bajo una licencia MIT. Apila seis capas de memoria en Hermes. Agrega una base de datos vectorial, hechos estructurados y una wiki de conocimientos curada automáticamente. El proyecto es nuevo pero parece tener un buen potencial y su arquitectura muestra cómo se puede superponer la memoria del agente.

Sistema operativo de memoria

Memory OS no es un complemento de Hermes que se activa. Es un sistema en capas que se encuentra junto a la propia memoria del Agente Hermes. Hermes ya proporciona archivos de espacio de trabajo y una base de datos de sesiones. Memory OS los mantiene y agrega cuatro capas más encima de ellos. La pila completa se ejecuta localmente usando Docker, Qdrant, Redis y Python 3.11+. Funciona con cualquier proveedor de LLM que admita Hermes, incluidos OpenRouter, OpenAI, Anthropic y Ollama. El archivo README lo define como un “sistema operativo de memoria”, no como una característica única.

Las seis capas, de archivos a vectores

La capa 1 es el espacio de trabajo. Contiene MEMORY.md, USER.md y CREATIVE.md, inyectados en el sistema en cada turno. La capa 2 son sesiones. Utiliza state.db, una base de datos SQLite con búsqueda de texto completo FTS5 en el historial de conversaciones. La capa 3 son hechos estructurados. Almacena datos duraderos en Memory_store.db, utilizando SQLite, HRR, FTS5 y puntuación de confianza. Un ciclo de retroalimentación ajusta esos puntajes de confianza a lo largo del tiempo, junto con la resolución de la entidad. La capa 4 es Fabric, una versión muy bifurcada del complemento Icarus. Esta bifurcación agrega extracción de sesiones impulsada por LLM a través del complemento esaradev/icarus. Maneja la recuperación entre sesiones a través de 16 herramientas, incluidas fabric_recall, fabric_write y fabric_brief. La capa 5 es la base de datos de vectores, construida sobre Qdrant. Utiliza vectores de coseno 4096d más búsqueda dispersa BM25, un método de clasificación de estilo palabra clave. Layer 6 es un LLM Wiki, una bóveda de conceptos, entidades y comparaciones seleccionada automáticamente. Ese wiki se ingiere continuamente en Qdrant a través de un proceso llamado wiki-continuous-ingest.

Cómo funciona el flujo de recuperación

El flujo se mantiene cuando se lee y escribe la memoria. En pre_llm_call, Memory OS ejecuta lo que llama recuperación quirúrgica. Se extrae de cuatro fuentes a la vez: Fabric, Qdrant, Sessions y Facts. Cada fuente está determinada por un umbral de relevancia antes de que algo llegue al modelo. La deduplicación por sesión evita que el mismo contexto aparezca dos veces. Un filtro de cierre social omite mensajes triviales, como un simple “gracias”. En post_llm_call y on_session_end, el sistema extrae y captura nuevos aprendizajes automáticamente. El objetivo declarado es la eficiencia simbólica, no llenar la ventana de contexto.

La cascada de respaldo y la limpieza

La recuperación de la capa 5 utiliza un respaldo de cuatro niveles. Primero prueba la búsqueda híbrida, luego los vectores densos, luego la léxica y luego SQLite. Si un método falla o no devuelve nada, el siguiente se hace cargo. Este diseño mantiene la recuperación funcionando incluso cuando la base de datos vectorial tiene problemas. Memory OS también ejecuta un escáner de deterioro semanal para eliminar las entradas obsoletas. La deduplicación semántica fusiona recuerdos casi idénticos cuando la similitud del coseno supera 0,92. Estos pasos de limpieza tienen como objetivo evitar que la memoria se hinche durante meses de uso.

Lo local primero, y deliberadamente

Memory OS se posiciona frente a los servicios de memoria en la nube como mem0, Zep y Letta. Su argumento es que la infraestructura de memoria debe ejecutarse en su propia máquina. Los datos de la memoria permanecen locales, sin suscripción de memoria. Las llamadas de LLM aún se dirigen al proveedor que elija. El propio Hermes ya admite ocho proveedores de memoria externa, incluidos mem0 y Honcho. Memory OS no es uno de esos proveedores oficiales. Es una pila separada construida por la comunidad y colocada directamente en Hermes. Para equipos con reglas de residencia de datos, un almacén de memoria local puede ser importante.

Fortalezas y limitaciones

Fortalezas:

Diseño claro en capas que separa archivos, sesiones, hechos, vectores y un wiki Infraestructura completamente local sin suscripción a memoria en la nube Independiente del proveedor, igualando la propia flexibilidad del Agente Hermes Recuperación eficiente de tokens por diseño, a través de fuentes cerradas y deduplicación por sesión

Limitaciones:

Nuevo, con pocas confirmaciones. Un complemento Icarus bifurcado que, según el autor, no es compatible con versiones anteriores. Configuración más pesada: se requieren Docker, Qdrant, Redis y un ARQ Worker. No se han publicado puntos de referencia sobre calidad de recuperación, latencia o ahorro de tokens.

Conclusiones clave

Memory OS es una pila con licencia MIT creada por la comunidad que agrega seis capas de memoria además de Hermes Agent. Combina archivos de espacio de trabajo, búsqueda de sesiones FTS5, datos con puntuación de confianza, un tejido Icarus bifurcado, vectores Qdrant y una wiki de LLM seleccionada automáticamente. La recuperación se ejecuta en pre_llm_call con recuperación cerrada y deduplicada de cuatro fuentes; la captura se ejecuta en post_llm_call y on_session_end. La infraestructura de memoria es totalmente local e independiente del proveedor, pero las llamadas de LLM aún se dirigen al proveedor elegido.

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La publicación Conozca Memory OS: una pila de memoria de código abierto de 6 capas construida sobre Hermes Agent apareció por primera vez en MarkTechPost.