Пам'ять, яку ваш ШІ мав би мати від самого початку.
-orange)
Чому · Швидкий старт · Порівняння · Рівні · Бенчмарки · API · Документація · FAQ
---
## Чому TrueMemory
**Він знаходить сигнал серед шуму.** Ваш ШІ бачить тисячі повідомлень. TrueMemory визначає, які з них дійсно важливі, і відкидає решту. Без ручного тегування, без prompt engineering. Він просто знає.
**Він стає розумнішим з часом.** Це не статична база даних. Це жива пам'ять, яка зростає разом з вами. Розв'язує суперечності, коли ви змінюєте думку, оновлює застарілі факти та консолідує те, що знає. Чим довше ви користуєтесь, тим краще він працює.
**Він працює без вашої участі.** TrueMemory автоматично захоплює спогади з ваших розмов і автоматично додає потрібні до наступної сесії. Вам ніколи не потрібно вручну щось зберігати чи шукати. Це просто відбувається.
**Він на 100% локальний.** Один файл SQLite на вашому комп'ютері. Нічого не виходить за межі вашого пристрою. Без хмари, без потреби у API-ключах. Ваші дані належать вам.
> **Без TrueMemory:** "Який фреймворк ми використовуємо?" Запитано вже 12-й раз цього тижня. Ваш агент починає кожну сесію з амнезією. Він не знає вашого імені, вашого стеку чи будь-чого, що ви йому вчора казали.
>
> **З TrueMemory:** Ваш агент вже знає, що ви використовуєте FastAPI, надаєте перевагу Pydantic v2, і що ваш auth middleware знаходиться в `src/auth/`. Він пам'ятає ваші виправлення, вподобання та рішення. У кожній сесії, назавжди.
---
## Як TrueMemory порівнюється з іншими
| Система | LoCoMo | LongMemEval | Локальна | Автозахоплення | Ліцензія |
|--------|--------|-------------|:-----------:|:------------:|---------|
| **TrueMemory Pro** | **93.0%** | **92.0%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| **TrueMemory Base** | **87.7%** | **84.1%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 |
| Mem0 | 61.4% | — | Частково | ❌ | Apache-2.0 |
| Supermemory | 65.4% | — | ❌ | ❌ | Cloud API |
| MemOS | 75.8% | — | ✅ | ❌ | Apache-2.0 |
| ReadAgent | 79.5% | — | ❌ | ❌ | Research |
> Усі бенчмарки можна незалежно відтворити. Скрипти включено в [`benchmarks/`](../benchmarks/).
---
## Швидкий старт
### Для Claude Code / Claude CLI / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI
```bash
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.sh | sh
```
> Встановлює все в ізольованому середовищі. Завантажує ~1,5 ГБ моделей ШІ. Жодні дані не залишають ваш комп'ютер. Не потребує sudo.
Новачок у терміналі? Натисніть тут для покрокових інструкцій.
1. **Відкрийте термінал:** Mac: `Cmd + Space`, введіть `Terminal`. Linux: `Ctrl + Alt + T`. Windows: відкрийте PowerShell.
2. **Вставте команду вище** та натисніть Enter.
3. **Зачекайте 3-5 хвилин** на завантаження моделей.
4. **Повністю закрийте ваш інструмент ШІ** та відкрийте його знову (Mac: `Cmd+Q`).
5. **Введіть "Set up TrueMemory"** та оберіть рівень.
**Windows (PowerShell):**
```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.ps1 | iex
```
Протестовано на трьох основних бенчмарках, де всі системи використовують одну й ту саму модель відповідей (GPT-4.1-mini), суддю (GPT-4o-mini, мажоритарне голосування 3x) та конвеєр оцінювання.
| Бенчмарк | Що тестує | TrueMemory Pro |
|-----------|--------------|:--------------:|
| [LoCoMo](https://github.com/snap-research/locomo) | 1 540 запитань з 10 розмов | **93.0%** |
| [LongMemEval](https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval) | 500 багатосесійних запитань | **92.0%** |
| [BEAM-1M](https://github.com/mohammadtavakoli78/BEAM) | 700 запитань при 1M+ токенів | **76.6% (SOTA)** |
| BEAM-10M | 200 запитань при 10M токенів | **65.0%** |
### Відтворіть будь-який результат самостійно
Кожен скрипт бенчмарку є самодостатнім і працює на [Modal](https://modal.com).
- **[Скрипти LoCoMo](../benchmarks/locomo/scripts/)** — 8 систем (TrueMemory, Mem0, Zep, Engram тощо)
- **[Результати LoCoMo](../benchmarks/locomo/BENCHMARK_RESULTS.md)** — розбивка за категоріями, затримки, вартість
- **[Конфігурація оцінювання LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md)** — точні моделі, промпти, параметри
- **[Скрипти LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/)** — варіанти oracle + strict
- **[Результати LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/results/)** — 6 запусків TM Pro + 5 результатів конкурентів
- **[Скрипт BEAM-1M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam1m.py)** — 35 розмов при 1M+ токенів
- **[Скрипт BEAM-10M](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam10m.py)** — 10 розмов при 10M токенів
- **[Результати BEAM](../benchmarks/beam/)** — 3 запуски (1M) + 1 запуск (10M)
Усі бенчмарки використовують однаковий конвеєр оцінювання. Нічого не приховано. Повні деталі: [LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md) | [LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/README.md) | [BEAM](../benchmarks/beam/README.md)
---
## Сумісність
Claude Code · Claude CLI · Cursor · Codex CLI · Gemini CLI · Claude Desktop
Lifecycle hooks автоматично захоплюють розмови. Жодної ручної роботи. Ваші спогади залишаються локально в одному файлі 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") # багаторундовий, вища точність
```
| Метод | Опис |
|--------|-------------|
| `m.add(content, user_id)` | Зберегти спогад |
| `m.search(query, user_id)` | Пошук (6-шаровий конвеєр + reranker) |
| `m.search_deep(query, user_id)` | Багаторундовий агентний пошук |
| `m.get(id)` / `m.get_all(user_id)` | Отримати спогади |
| `m.update(id, content)` / `m.delete(id)` | Змінити або видалити |
| `m.stats()` | Статистика системи |
[Повна довідка API ->](../docs/python-api.md)
---
## Документація
| | |
|---|---|
| [Початок роботи](../docs/guides/getting-started.md) | Від встановлення до першого спогаду |
| [Довідка Python API](../docs/python-api.md) | Повна довідка класу `Memory` |
| [Довідка інструментів MCP](../docs/mcp-tools.md) | Усі 8 інструментів MCP |
| [Довідка CLI](../docs/cli.md) | `truememory-mcp` та `truememory-ingest` |
| [Змінні середовища](../docs/env-vars.md) | Усі параметри конфігурації `TRUEMEMORY_*` |
| [Архітектура: глибоке занурення](../docs/architecture.md) | 6-шаровий конвеєр пошуку, encoding gate |
| [Посібник з вибору рівня](../docs/guides/tier-selection.md) | Edge vs Base vs Pro |
| [Налагодження](../docs/guides/debugging.md) | Логи, трасування, типові проблеми |
---
## FAQ
Де зберігаються мої дані? Чи надсилається щось у хмару?
Все зберігається локально у `~/.truememory/memories.db`. Рівні Edge та Base не здійснюють жодних зовнішніх викликів. Pro надсилає лише текст вашого пошукового запиту до LLM для розширення запиту. Ваші спогади ніколи не передаються.
Чи потрібен мені встановлений Python?
Ні. Інсталятор використовує [uv](https://docs.astral.sh/uv/) для керування ізольованим Python 3.12. Ваш системний Python залишається недоторканним.
Чому б просто не використати більше контекстне вікно?
Контекстні вікна дорогі, повільні та порожні на початку кожної сесії. TrueMemory забезпечує миттєве пригадування при нульовій кількості токенів контексту, менш ніж за 200мс.
Чи збирає TrueMemory телеметрію?
Анонімна телеметрія використання (виклики інструментів, кількість сесій, інформація про платформу) увімкнена за замовчуванням. Ми **ніколи** не відстежуємо вміст спогадів, запити, шляхи до файлів або API-ключі. Відмова: `export TRUEMEMORY_TELEMETRY=off`
TrueMemory, a sauron company
