ИИ-агент Память 20.01.2026 чтения обновлено 20.01.2026

MemOS: система памяти для ИИ-агентов с долгосрочным запоминанием

Обзор открытой системы MemOS, которая позволяет ИИ-агентам сохранять память и личность между сессиями, работать с изображениями и документами.

Андрей Сарапулов редактор

MemOS: система памяти для ИИ-агентов с долгосрочным запоминанием

MemOS - это новая открытая система управления памятью для ИИ-агентов, которая помогает им сохранять информацию и личность между разными сессиями общения. Это особенно важно для создания виртуальных собеседников, игровых персонажей и систем с несколькими агентами.

Раньше память ИИ-моделей была встроена в сами параметры модели. Потом появились внешние "записные книжки" для хранения важных фрагментов. Теперь же, с развитием ИИ-агентов, появилась потребность в полноценной системе управления памятью - и именно этим занимается MemOS.

Главное преимущество MemOS в том, что она позволяет агентам не просто хранить информацию, но и активно работать с ней: записывать новые воспоминания, искать нужные данные, объединять и исправлять их. При этом личность и характер агента остаются стабильными.

В последней версии MemOS появилась важная функция - работа с изображениями и документами. Теперь агент может запомнить не только текст разговора, но и показанные ему картинки или загруженные PDF-файлы. Это очень полезно для реальных задач, где часто используются скриншоты, документы и спецификации.

Еще одна важная особенность - база знаний, которая объединяет статичные документы и динамическую память о пользователях. Например, когда сотрудник спрашивает о своем отпуске, агент может совместить информацию о должности сотрудника из памяти с правилами об отпусках из базы знаний.

MemOS также запоминает опыт использования внешних инструментов. Если агент однажды успешно выполнил задачу с помощью определенного инструмента, он сможет использовать этот опыт в будущем, не тратя время на повторное изучение.

Проект разрабатывается командой MemTensor как часть экосистемы OpenMem. Он построен по модульному принципу и может работать с разными типами памяти и интеграций. Если вы создаете ИИ-агентов и ищете систему управления памятью, загляните в репозиторий MemTensor/MemOS на GitHub, изучите документацию и оцените, подходит ли это решение для ваших задач.