OpenMemory
CaviraOSS
Lokaler, selbst gehosteter Langzeit-Memory-Store in Sektoren modelliert mit einem temporalen Knowledge Graph.
Was ist OpenMemory?
Ein lokaler, selbst gehosteter Langzeit-Memory-Store ('cognitive memory engine') für LLM-Apps, angepriesen als Alternative zu RAG. Er modelliert Memory in Sektoren (episodisch, semantisch, prozedural) mit einem temporalen knowledge graph und nachvollziehbaren Recall-Traces.
Vor- & Nachteile
Pros
- Local-first, self-hosted (SQLite oder Postgres), kein Lock-in
- Connectors (GitHub, Notion, Drive) und Migration von Mem0/Zep
- Python- und JS-SDKs, Integrationen mit LangChain, CrewAI, AutoGen, MCP
Cons
- Die kleinste Community hier, und kein Release seit Dezember 2025, am wenigsten aktiv gepflegt
- Die Homepage sagt MIT, aber es ist tatsächlich Apache-2.0 (schlampig, wenn auch geringfügig)
- Vergleichs-Benchmarks stammen vom Projekt selbst
Lizenz
Apache-2.0 (OSI-open)
Wann interessant
eine lokale, nachvollziehbare Memory-Schicht mit fertigen Connectors.
Wann zu früh
wenn dir aktive Pflege wichtig ist (sechs Monate ohne Release).
Dieses Repo war in der Ausgabe 2026-06 des Open-Source-KI-Radars.
claude-mem
thedotmack
Persistente Memory-Schicht über Agent-Sessions hinweg mit automatischen semantischen Zusammenfassungen und Token-Kosten-Transparenz.
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safishamsi
KI-Coding-Skill, der einen Ordner aus Code, Docs und Bildern in einen abfragbaren Knowledge Graph verwandelt, über rund 20 Agents hinweg.
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NevaMind-AI
Memory-Framework für proaktive KI-Agents - typisierter Memory-Graph aus Chats, Dokumenten und Medien.