A memoria que sua IA deveria ter tido desde o inicio.
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## Por que TrueMemory
**Encontra o sinal no ruido.** Sua IA ve milhares de mensagens. O TrueMemory descobre quais realmente importam, e descarta o resto. Sem tags manuais, sem engenharia de prompts. Ele simplesmente sabe.
**Fica mais preciso com o tempo.** Nao e um banco de dados estatico. E uma memoria viva que cresce com voce, resolvendo contradicoes quando voce muda de ideia, atualizando fatos desatualizados e consolidando o que sabe. Quanto mais voce usa, melhor ele fica.
**Funciona sem voce pensar nisso.** O TrueMemory captura automaticamente memorias das suas conversas e injeta automaticamente as corretas na sua proxima sessao. Voce nunca precisa armazenar ou buscar nada manualmente. Simplesmente acontece.
**E 100% local.** Um unico arquivo SQLite na sua maquina. Nada sai do seu dispositivo. Sem nuvem, sem chaves de API necessarias. Seus dados sao seus.
> **Sem TrueMemory:** "Qual framework estamos usando?" Perguntado pela 12a vez nesta semana. Seu agente comeca cada sessao com amnesia. Ele nao sabe seu nome, sua stack, ou qualquer coisa que voce disse ontem.
>
> **Com TrueMemory:** Seu agente ja sabe que voce usa FastAPI, prefere Pydantic v2, e que seu auth middleware fica em `src/auth/`. Ele lembra suas correcoes, suas preferencias e suas decisoes. Em todas as sessoes, para sempre.
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## Como TrueMemory se compara
| Sistema | LoCoMo | LongMemEval | Local-first | Captura automatica | Licenca |
|--------|--------|-------------|:-----------:|:------------:|---------|
| **TrueMemory Pro** | **93.0%** | **92.0%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| **TrueMemory Base** | **87.7%** | **84.1%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| Mem0 | 61.4% | — | Parcial | ❌ | Apache-2.0 |
| Supermemory | 65.4% | — | ❌ | ❌ | Cloud API |
| MemOS | 75.8% | — | ✅ | ❌ | Apache-2.0 |
| ReadAgent | 79.5% | — | ❌ | ❌ | Research |
> Todos os benchmarks sao reproduziveis de forma independente. Scripts incluidos em [`benchmarks/`](../benchmarks/).
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## Inicio rapido
### Para Claude Code / Claude CLI / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI
```bash
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.sh | sh
```
> Instala tudo em um ambiente isolado. Baixa ~1.5GB de modelos de IA. Nenhum dado sai da sua maquina. Nao precisa de sudo.
Novo no terminal? Clique aqui para instrucoes passo a passo.
1. **Abra um terminal:** Mac: `Cmd + Space`, digite `Terminal`. Linux: `Ctrl + Alt + T`. Windows: abra o PowerShell.
2. **Cole o comando acima** e pressione Enter.
3. **Aguarde 3-5 minutos** para o download dos modelos.
4. **Feche completamente sua ferramenta de IA** e reabra (Mac: `Cmd+Q`).
5. **Digite "Set up TrueMemory"** e escolha um nivel.
**Windows (PowerShell):**
```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.ps1 | iex
```
Testado em tres grandes benchmarks com todos os sistemas compartilhando o mesmo modelo de resposta (GPT-4.1-mini), juiz (GPT-4o-mini, votacao por maioria 3x) e pipeline de pontuacao.
| Benchmark | O que testa | TrueMemory Pro |
|-----------|--------------|:--------------:|
| [LoCoMo](https://github.com/snap-research/locomo) | 1.540 perguntas em 10 conversas | **93.0%** |
| [LongMemEval](https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval) | 500 perguntas multi-sessao | **92.0%** |
| [BEAM-1M](https://github.com/mohammadtavakoli78/BEAM) | 700 perguntas com 1M+ tokens | **76.6% (SOTA)** |
| BEAM-10M | 200 perguntas com 10M tokens | **65.0%** |
### Reproduza qualquer resultado voce mesmo
Cada script de benchmark e autocontido e roda no [Modal](https://modal.com).
- **[Scripts LoCoMo](../benchmarks/locomo/scripts/)** — 8 sistemas (TrueMemory, Mem0, Zep, Engram, etc.)
- **[Resultados LoCoMo](../benchmarks/locomo/BENCHMARK_RESULTS.md)** — detalhamentos por categoria, latencia, custo
- **[Config de Eval LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md)** — modelos, prompts e parametros exatos
- **[Scripts LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/)** — variantes oracle + strict
- **[Resultados LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/results/)** — 6 execucoes TM Pro + 5 resultados de concorrentes
- **[Script BEAM-1M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam1m.py)** — 35 conversas com 1M+ tokens
- **[Script BEAM-10M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam10m.py)** — 10 conversas com 10M tokens
- **[Resultados BEAM](../benchmarks/beam/)** — 3 execucoes (1M) + 1 execucao (10M)
Todos os benchmarks usam o mesmo pipeline de avaliacao. Nada esta oculto. Detalhes completos: [LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md) | [LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/README.md) | [BEAM](../benchmarks/beam/README.md)
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## Funciona com
Claude Code · Claude CLI · Cursor · Codex CLI · Gemini CLI · Claude Desktop
Hooks de ciclo de vida capturam conversas automaticamente. Nenhum trabalho manual necessario. Suas memorias ficam locais em um unico arquivo SQLite.
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## Python API
```python
from truememory import Memory
m = Memory()
m.add("Prefers dark mode and TypeScript", user_id="alex")
m.add("Works at Anthropic as a senior engineer", user_id="alex")
results = m.search("What are Alex's preferences?", user_id="alex")
results = m.search_deep("career history?", user_id="alex") # multi-round, higher accuracy
```
| Metodo | Descricao |
|--------|-------------|
| `m.add(content, user_id)` | Armazenar uma memoria |
| `m.search(query, user_id)` | Buscar (pipeline de 6 camadas + reranker) |
| `m.search_deep(query, user_id)` | Busca agentica multi-rodada |
| `m.get(id)` / `m.get_all(user_id)` | Recuperar memorias |
| `m.update(id, content)` / `m.delete(id)` | Modificar ou remover |
| `m.stats()` | Estatisticas do sistema |
[Referencia completa da API →](../docs/python-api.md)
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## Documentacao
| | |
|---|---|
| [Primeiros Passos](../docs/guides/getting-started.md) | Da instalacao ate a primeira memoria |
| [Referencia da API Python](../docs/python-api.md) | Referencia completa da classe `Memory` |
| [Referencia de Ferramentas MCP](../docs/mcp-tools.md) | Todas as 8 ferramentas MCP |
| [Referencia do CLI](../docs/cli.md) | `truememory-mcp` e `truememory-ingest` |
| [Variaveis de Ambiente](../docs/env-vars.md) | Todas as opcoes de config `TRUEMEMORY_*` |
| [Arquitetura em Profundidade](../docs/architecture.md) | Pipeline de recuperacao de 6 camadas, gate de codificacao |
| [Guia de Selecao de Nivel](../docs/guides/tier-selection.md) | Edge vs Base vs Pro |
| [Depuracao](../docs/guides/debugging.md) | Logs, traces, problemas comuns |
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## Perguntas frequentes
Onde meus dados sao armazenados? Algo e enviado para a nuvem?
Tudo fica localmente em `~/.truememory/memories.db`. Os niveis Edge e Base fazem zero chamadas externas. O Pro envia apenas o texto da sua consulta de busca para um LLM para expansao de consulta. Suas memorias nunca sao transmitidas.
Preciso ter Python instalado?
Nao. O instalador usa [uv](https://docs.astral.sh/uv/) para gerenciar um Python 3.12 isolado. Seu Python do sistema nunca e tocado.
Por que nao usar uma janela de contexto maior?
Janelas de contexto sao caras, lentas e comecam vazias em cada sessao. O TrueMemory oferece recall instantaneo com zero tokens de contexto, em menos de 200ms.
O TrueMemory coleta telemetria?
Telemetria anonima de uso (chamadas de ferramentas, contagens de sessao, info da plataforma) esta ativada por padrao. Nos **nunca** rastreamos conteudo de memoria, consultas, caminhos de arquivo ou chaves de API. Para desativar: `export TRUEMEMORY_TELEMETRY=off`
TrueMemory, uma empresa sauron
