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Memória Vitalícia Eficiente para Agentes LLM — Text & Multimodal

Armazene, comprima e recupere memórias de longo prazo com compressão semântica sem perdas. Compatível com Claude, Cursor, LM Studio e mais.

Funciona com qualquer plataforma de IA que suporte MCP ou integração com Python

Claude Desktop
Claude Desktop 		Cursor
Cursor 		LM Studio
LM Studio 		Cherry Studio
Cherry Studio 		PyPI
Pacote PyPI 		+ Qualquer
Cliente MCP

🔥 Novidades

  • [02/09/2026] 🚀 Memória Cross-Session disponível - Superando Claude-Mem em 64%! SimpleMem agora suporta memória persistente entre conversas. No benchmark LoCoMo, SimpleMem alcança uma melhoria de 64% sobre Claude-Mem. Seus agentes agora podem lembrar automaticamente o contexto, decisões e aprendizados de sessões anteriores. Ver Documentação Cross-Session →
  • [01/20/2026] SimpleMem agora está disponível no PyPI! 📦 Instale diretamente com pip install simplemem. Ver Guia de Uso →
  • [01/18/2026] SimpleMem agora suporta Claude Skills! 🚀
  • [01/14/2026] Servidor MCP do SimpleMem está NO AR e Open Source! 🎉 Serviço de memória na nuvem em mcp.simplemem.cloud. Documentação MCP →
  • [01/05/2026] Artigo do SimpleMem publicado no arXiv!

🌟 Visão Geral

Compromisso Desempenho vs Eficiência

SimpleMem atinge um score F1 superior (43.24%) com custo mínimo de tokens (~550).

SimpleMem é um framework de memória eficiente baseado em compressão semântica sem perdas que aborda o desafio fundamental da memória eficiente de longo prazo para agentes LLM. SimpleMem maximiza a densidade de informação e a utilização de tokens através de um pipeline de três estágios:

🔍 Estágio 1

Compressão Estruturada Semântica

Destila interações não estruturadas em unidades de memória compactas com indexação multi-vista

🗂️ Estágio 2

Síntese Semântica Online

Integra instantaneamente contexto relacionado em representações abstratas unificadas para eliminar redundância

🎯 Estágio 3

Planejamento de Recuperação Consciente da Intenção

Infere a intenção de busca para determinar dinamicamente o escopo de recuperação
Framework SimpleMem

🏆 Comparação de Desempenho

Modelo ⏱️ Construção 🔎 Recuperação ⚡ Total 🎯 F1 Médio
A-Mem 5140.5s 796.7s 5937.2s 32.58%
LightMem 97.8s 577.1s 675.9s 24.63%
Mem0 1350.9s 583.4s 1934.3s 34.20%
SimpleMem ⭐ 92.6s 388.3s 480.9s 43.24%

📦 Instalação

git clone https://github.com/aiming-lab/SimpleMem.git
cd SimpleMem
pip install -r requirements.txt
cp config.py.example config.py

⚡ Início Rápido

from main import SimpleMemSystem

system = SimpleMemSystem(clear_db=True)
system.add_dialogue("Alice", "Bob, let's meet at Starbucks tomorrow at 2pm", "2025-11-15T14:30:00")
system.add_dialogue("Bob", "Sure, I'll bring the market analysis report", "2025-11-15T14:31:00")
system.finalize()

answer = system.ask("When and where will Alice and Bob meet?")
print(answer)

🧠 Omni-SimpleMem: Multimodal Memory

NEW — SimpleMem now handles text, image, audio & video.

📈 +411%
LoCoMo F1		 📈 +214%
Mem-Gallery F1		 ⚡ 5.81 q/s
3.5x faster		 🧠 4 modalities
Text · Image · Audio · Video

📖 Full documentation: Omni-SimpleMem →

🔌 Servidor MCP (text memory)

🌐 Serviço na Nuvem: mcp.simplemem.cloud

{
  "mcpServers": {
    "simplemem": {
      "url": "https://mcp.simplemem.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

📖 Documentação MCP

🗺️ Roteiro

  • Omni cross-session memory
  • Omni MCP server
  • Omni Docker support
  • Omni PyPI package
  • Streaming ingestion
  • Multi-agent memory sharing

📊 Avaliação

python test_locomo10.py
python test_locomo10.py --num-samples 5

📝 Citação

@article{simplemem2025,
  title={SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents},
  author={Liu, Jiaqi and Su, Yaofeng and Xia, Peng and Zhou, Yiyang and Han, Siwei and  Zheng, Zeyu and Xie, Cihang and Ding, Mingyu and Yao, Huaxiu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2601.02553},
  year={2025},
  url={https://github.com/aiming-lab/SimpleMem}
}

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja LICENSE.

🙏 Agradecimentos