Máquina del tiempo
Rebobiná el corpus y preguntá qué se sabía en cualquier fecha.
Memoria local para IA
Memoria semántica persistente para cada agente. Privada, local y tuya.
Las sesiones terminan. El conocimiento no debería.
memo lleva decisiones, hechos y preferencias durables a la próxima sesión antes de que tu agente responda.
Un agente nuevo reconstruye desde cero lo de ayer.
Un agente con memo empieza por lo que ya importa.
Un ciclo completamente local
El conocimiento durable se convierte en Markdown legible, un índice híbrido y contexto preciso para cualquier agente MCP.
Capturá conocimiento durable
Indexá Markdown localmente
Recuperalo en la próxima sesión
Mucho más que una base vectorial
memo sabe cuándo cambió el conocimiento, de dónde vino y qué agente lo necesita.
Rebobiná el corpus y preguntá qué se sabía en cualquier fecha.
Encontrá decisiones obsoletas y resolvé conflictos sin borrar la historia.
Extraé aprendizajes durables del trabajo real sin comandos constantes.
Claude Code, Codex, Cursor, Devin y otros clientes MCP comparten una memoria.
Menos contexto. Más continuidad.
Una superficie MCP compacta y un presupuesto de recall ajustado reducen trabajo repetido mientras la actividad pública sigue siendo verificable.
Datos públicos actualizados:
Corre en tu máquina
Usá MLX en Apple Silicon o el backend CPU en Linux. Tus prompts y memorias permanecen locales.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/master/install.sh | bashpipx install "mlx-memo[cpu]"Por qué memo
| Capacidad | memo | Memoria cloud | Base vectorial |
|---|---|---|---|
| Local por defecto | Sí | No | A veces |
| Viaje en el tiempo | Sí | Raro | No |
| Contradicciones | Sí | Parcial | No |
| Recall entre agentes | Sí | Parcial | A medida |
Tus agentes ya aprenden
Instalá memo una vez y dale a cada sesión un punto de partida durable.