Память, которая должна была быть у вашего ИИ с самого начала.
-orange)
Почему · Быстрый старт · Сравнение · Уровни · Бенчмарки · API · Документация · FAQ
---
## Почему TrueMemory
**Находит сигнал в шуме.** Ваш ИИ видит тысячи сообщений. TrueMemory определяет, какие из них действительно важны, и отбрасывает остальное. Без ручной разметки, без prompt-инженерии. Он просто знает.
**Становится точнее со временем.** Это не статическая база данных. Это живая память, которая растёт вместе с вами: разрешает противоречия, когда вы меняете мнение, обновляет устаревшие факты и консолидирует знания. Чем дольше вы используете его, тем лучше он работает.
**Работает без вашего участия.** TrueMemory автоматически фиксирует воспоминания из ваших разговоров и автоматически вставляет нужные в следующую сессию. Вам не нужно ничего сохранять или искать вручную. Всё происходит само.
**100% локально.** Один файл SQLite на вашей машине. Ничего не покидает ваше устройство. Без облака, без API-ключей. Ваши данные только ваши.
> **Без TrueMemory:** «Какой фреймворк мы используем?» Спрошено в 12-й раз за неделю. Ваш агент начинает каждую сессию с амнезии. Он не знает вашего имени, вашего стека и ничего из того, что вы сказали вчера.
>
> **С TrueMemory:** Ваш агент уже знает, что вы используете FastAPI, предпочитаете Pydantic v2, и что ваш auth middleware находится в `src/auth/`. Он помнит ваши исправления, ваши предпочтения и ваши решения. Через все сессии, навсегда.
---
## Сравнение TrueMemory
| Система | LoCoMo | LongMemEval | Локально | Автозахват | Лицензия |
|--------|--------|-------------|:-----------:|:------------:|---------|
| **TrueMemory Pro** | **93.0%** | **92.0%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| **TrueMemory Base** | **87.7%** | **84.1%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| Mem0 | 61.4% | — | Частично | ❌ | Apache-2.0 |
| Supermemory | 65.4% | — | ❌ | ❌ | Cloud API |
| MemOS | 75.8% | — | ✅ | ❌ | Apache-2.0 |
| ReadAgent | 79.5% | — | ❌ | ❌ | Research |
> Все бенчмарки воспроизводимы независимо. Скрипты включены в [`benchmarks/`](../benchmarks/).
---
## Быстрый старт
### Для Claude Code / Claude CLI / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI
```bash
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.sh | sh
```
> Устанавливает всё в изолированном окружении. Скачивает ~1.5 ГБ моделей ИИ. Никакие данные не покидают вашу машину. sudo не требуется.
Впервые в терминале? Нажмите для пошаговой инструкции.
1. **Откройте терминал:** Mac: `Cmd + Space`, введите `Terminal`. Linux: `Ctrl + Alt + T`. Windows: откройте PowerShell.
2. **Вставьте команду выше** и нажмите Enter.
3. **Подождите 3-5 минут**, пока скачиваются модели.
4. **Полностью закройте ваш ИИ-инструмент** и откройте заново (Mac: `Cmd+Q`).
5. **Введите «Set up TrueMemory»** и выберите уровень.
**Windows (PowerShell):**
```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.ps1 | iex
```
Протестировано на трёх крупных бенчмарках, где все системы используют одну и ту же модель ответов (GPT-4.1-mini), модель-судью (GPT-4o-mini, голосование большинством 3x) и пайплайн оценки.
| Бенчмарк | Что тестирует | TrueMemory Pro |
|-----------|--------------|:--------------:|
| [LoCoMo](https://github.com/snap-research/locomo) | 1 540 вопросов по 10 диалогам | **93.0%** |
| [LongMemEval](https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval) | 500 мультисессионных вопросов | **92.0%** |
| [BEAM-1M](https://github.com/mohammadtavakoli78/BEAM) | 700 вопросов на 1M+ токенов | **76.6% (SOTA)** |
| BEAM-10M | 200 вопросов на 10M токенов | **65.0%** |
### Воспроизведите любой результат самостоятельно
Каждый скрипт бенчмарка самодостаточен и запускается на [Modal](https://modal.com).
- **[Скрипты LoCoMo](../benchmarks/locomo/scripts/)** — 8 систем (TrueMemory, Mem0, Zep, Engram и др.)
- **[Результаты LoCoMo](../benchmarks/locomo/BENCHMARK_RESULTS.md)** — разбивка по категориям, задержка, стоимость
- **[Конфиг оценки LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md)** — точные модели, промпты, параметры
- **[Скрипты LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/)** — варианты oracle + strict
- **[Результаты LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/results/)** — 6 запусков TM Pro + 5 результатов конкурентов
- **[Скрипт BEAM-1M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam1m.py)** — 35 диалогов на 1M+ токенов
- **[Скрипт BEAM-10M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam10m.py)** — 10 диалогов на 10M токенов
- **[Результаты BEAM](../benchmarks/beam/)** — 3 запуска (1M) + 1 запуск (10M)
Все бенчмарки используют один и тот же пайплайн оценки. Ничего не скрыто. Полные детали: [LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md) | [LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/README.md) | [BEAM](../benchmarks/beam/README.md)
---
## Совместимость
Claude Code · Claude CLI · Cursor · Codex CLI · Gemini CLI · Claude Desktop
Хуки жизненного цикла автоматически фиксируют разговоры. Никакой ручной работы. Ваши воспоминания хранятся локально в одном файле SQLite.
---
## 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
```
| Метод | Описание |
|--------|-------------|
| `m.add(content, user_id)` | Сохранить воспоминание |
| `m.search(query, user_id)` | Поиск (6-уровневый пайплайн + реранкер) |
| `m.search_deep(query, user_id)` | Многораундовый агентный поиск |
| `m.get(id)` / `m.get_all(user_id)` | Получить воспоминания |
| `m.update(id, content)` / `m.delete(id)` | Изменить или удалить |
| `m.stats()` | Системная статистика |
[Полный справочник API →](../docs/python-api.md)
---
## Документация
| | |
|---|---|
| [Начало работы](../docs/guides/getting-started.md) | От установки до первого воспоминания |
| [Справочник Python API](../docs/python-api.md) | Полный справочник класса `Memory` |
| [Справочник инструментов MCP](../docs/mcp-tools.md) | Все 8 инструментов MCP |
| [Справочник CLI](../docs/cli.md) | `truememory-mcp` и `truememory-ingest` |
| [Переменные окружения](../docs/env-vars.md) | Все параметры конфигурации `TRUEMEMORY_*` |
| [Глубокий разбор архитектуры](../docs/architecture.md) | 6-уровневый пайплайн извлечения, gate кодирования |
| [Руководство по выбору уровня](../docs/guides/tier-selection.md) | Edge vs Base vs Pro |
| [Отладка](../docs/guides/debugging.md) | Логи, трассировки, типичные проблемы |
---
## Часто задаваемые вопросы
Где хранятся мои данные? Что-нибудь отправляется в облако?
Всё хранится локально в `~/.truememory/memories.db`. Уровни Edge и Base не делают никаких внешних вызовов. Pro отправляет только текст вашего поискового запроса в LLM для расширения запроса. Ваши воспоминания никогда не передаются.
Нужен ли мне установленный Python?
Нет. Установщик использует [uv](https://docs.astral.sh/uv/) для управления изолированным Python 3.12. Системный Python не затрагивается.
Почему бы не использовать контекстное окно большего размера?
Контекстные окна дорогие, медленные и пустые в начале каждой сессии. TrueMemory обеспечивает мгновенное извлечение при нулевых токенах контекста менее чем за 200 мс.
Собирает ли TrueMemory телеметрию?
Анонимная телеметрия использования (вызовы инструментов, количество сессий, информация о платформе) включена по умолчанию. Мы **никогда** не отслеживаем содержимое памяти, запросы, пути к файлам или API-ключи. Отключить: `export TRUEMEMORY_TELEMETRY=off`
TrueMemory, компания sauron
