Startseite Projekte Memary
Memary
Jupyter Notebook

Memary

Die Open Source Speicherschicht für autonome Agenten

von kingjulio8238 · GitHub
Sterne
Forks
Lizenz
Erstellt
Letzter Commit
Kategorie
agentsknowledge-graphmemoryMITJupyter Notebook
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Emulieren Sie menschliches Gedächtnis in KI-Agenten, um deren Aufgabenleistung zu verbessern.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
Memary — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
2.64k2.63k
2026-07-072026-08-31
📈 Memary verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Die Open Source Speicherschicht für autonome Agenten

Memary hat 2.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 203-mal geforkt. Memary ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2024 aktiv entwickelt. Memary ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: agents, knowledge-graph, memory, multiagent-systems.

Frequently asked questions

Was ist Memary?

Die Open Source Speicherschicht für autonome Agenten

Ist Memary Open Source?

Memary ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist Memary kostenlos?

Ja. Memary ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht Memary?

Memary ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist Memary geschrieben?

Memary ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — Memary

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=kingjulio8238-memary)](https://olud.ai/project/kingjulio8238-memary.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.