SuperLocalMemory V2

Agentes esquecem tudo entre sessões. A correção usual — um armazenamento vetorial com um botão de salvar — piora a situação: ele sempre retorna algo, mesmo quando nada do que contém responde à pergunta, e seu agente constrói em cima disso. Isso é um cérebro de memória, não um balde: ele entende o que foi salvo (quem, o quê, quando, qual projeto), mantém isso verdadeiro ao longo do tempo, governa quem pode ver e se recusa a inventar. Quatro artigos do arXiv descrevem como funciona.

No Modo A, lembrar e recordar essenciais não fazem nenhuma chamada a provedor de modelo: sem chave de API, sem conta na nuvem, sem Docker. Qualquer coisa que envie dados para fora é uma escolha sua, e a documentação diz exatamente o que sai.

Instalação

A maneira mais fácil: deixe seu agente de IA instalar. Copie o bloco abaixo no Claude Code, Codex, Cursor ou qualquer agente que possa executar comandos. Ele lê o guia de configuração, faz uma pergunta, configura tudo e informa o que funciona. Sem comandos de terminal para você aprender.

Install SuperLocalMemory on this computer for me. Follow
https://github.com/qualixar/superlocalmemory/blob/main/SETUP_FOR_AGENTS.md
step by step and show me what each step printed. Ask me only one question,
before turning on anything optional: whether I also want to find my pictures,
screenshots and PDFs by describing them. Connect SuperLocalMemory to the agent
I am using. When you finish, run slm doctor and tell me in plain words what works.

Sem agente de IA? Uma linha no Terminal (macOS e Linux). Ele traz seu próprio Python, configura tudo, conecta as ferramentas de IA que encontra e abre o painel; sem necessidade de Python ou npm pré-instalados:

curl -fsSLo get-slm.sh https://raw.githubusercontent.com/qualixar/superlocalmemory/main/scripts/get-slm.sh && sh get-slm.sh

Adicione imagens e documentos desde o início com sh get-slm.sh --media no final. Ele baixa o script primeiro, para que você possa lê-lo antes de executar. Windows: use o prompt do agente acima, ou npm ou pip abaixo.

Prefere o terminal? Ambas as rotas terminam na mesma configuração: sua memória de texto nesta máquina e, se você disser sim, suas imagens e documentos também.

npm, a rota principal (Node 18+). Ele instala o SLM em um ambiente virtual de propriedade do pacote:

npm install -g superlocalmemory   # add --media to also turn on pictures and documents
slm setup                         # pick Mode A to keep everything on this machine
slm connect claude-code           # or codex, cursor, windsurf, zed, claude-desktop, jetbrains, opencode ...

pip, a outra rota principal (Python 3.12 a 3.14), em um ambiente virtual Python que você ativa:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate         # Windows: .venv\Scripts\activate
python -m pip install superlocalmemory   # or, without a venv: pipx install superlocalmemory
slm setup
slm connect claude-code
slm media enable                  # optional: pictures and documents (about 1.5 GB; needs 16 GB of memory)

uv: uv tool install --python 3.12 superlocalmemory instala slm como uma ferramenta isolada, sem nada para ativar; veja instalação no Linux.

Plugin do Claude Code: claude plugin marketplace add qualixar/superlocalmemory, depois claude plugin install superlocalmemory@qualixar. Codex: slm connect codex, depois slm codex install.

Dois modelos, uma memória. O texto é pesquisado com um pequeno modelo de texto local (nomic). Se você ativar imagens e documentos, um segundo modelo local (EmbeddingGemma 2 do Google) os lê, e uma única recordação retorna ambos. O modelo de imagens é descarregado após 30 minutos sem uso, então ele não mantém memória enquanto você trabalha apenas com texto. Detalhes: imagens e documentos, primeiros passos, etapas de configuração do agente.

Clone do repositório: ./scripts/install.sh install (macOS, Linux) ou .\scripts\install.ps1 -Action Install (Windows). Funciona em Windows, Linux e macOS com Apple Silicon (plataformas).

Exemplo de 30 segundos

$ slm remember "We deploy the API blue-green; rollback is a DNS flip." --kind decision
Queryable ✓ 1 facts
$ slm remember "Staging DB is Postgres 16 on port 5433."

$ slm recall "how do we roll back the API"
  1. [0.67] We deploy the API blue-green; rollback is a DNS flip.

$ slm recall "zxqv plorth wimble"
  That isn't in SuperLocalMemory.

$ slm remember "Staging DB moved to Postgres 17 on port 5434." --replaces <id>
Replaced ✓ 1 fact(s). To undo: slm review-correction ... rollback 1
$ slm recall "which port does staging postgres use"
  1. [0.68] Staging DB moved to Postgres 17 on port 5434.

Saída real de uma instalação nova no Modo A, aparada. As pontuações classificam memórias; não são probabilidades.

Por que SuperLocalMemory: doze superpoderes

1. Ele sabe quando não sabe. Cada recordação retorna em um de três níveis: uma resposta suportada; as memórias mais próximas, rotuladas "Não tenho isso exatamente — aqui estão as memórias mais próximas"; ou "Isso não está no SuperLocalMemory." para bobagens. Logo após iniciar, ele diz que ainda está aquecendo e mostra o que encontrou, para que você nunca ouça "vazio" quando a verdade é "ainda não pronto". Seu agente para de construir em cima da memória errada.

2. Uma segunda opinião que nunca sai do seu Mac. No Apple Silicon, o SLM instala Laya, um pequeno modelo no dispositivo que julga se as memórias encontradas realmente respondem à pergunta. Prefere a nuvem, ou não está em um Mac? Jev faz a mesma verificação online, somente depois que você marca seu consentimento.

3. Seus documentos e capturas de tela se tornam uma base de conhecimento que você pode consultar. Salve uma foto, uma captura de tela ou um PDF e encontre semanas depois descrevendo-o — "o slide com os números trimestrais". O modelo de imagens é EmbeddingGemma 2 do Google, rodando no seu computador: um modelo lê tanto suas palavras quanto suas imagens, então uma descrição encontra a imagem. O OCR também roda localmente, cada página de PDF é indexada por sua imagem e seu texto, e cada resposta cita seu arquivo e página. Nenhum modelo generativo jamais olha seus arquivos.

4. A ideia de LLM-wiki do Karpathy, integrada — com busca mantida. O padrão LLM-wiki de Andrej Karpathy transforma documentos brutos em uma base de conhecimento organizada com um índice e uma verificação de saúde. O SLM faz isso a partir dos dados que já armazena — um índice de documentos de cada arquivo com suas pessoas, projetos e datas, e uma verificação de saúde de documentos que encontra páginas vazias, documentos não vinculados, páginas duplicadas e fatos contraditórios — enquanto mantém busca híbrida real para o momento em que você precisa encontrar algo.

5. Ele cuida de si mesmo. Saúde da memória descreve suas memórias mais antigas em segundo plano — datas, nomes, projetos, tipos — apenas adicionando, nunca tocando no que você escreveu. Qualquer coisa que mova ou exclua espera pelo seu Corrigir, e Desfazer coloca de volta.

6. Governado, não apenas armazenado. Cada salvamento passa por uma verificação de admissão e recebe um recibo. Cada leitura respeita papéis, espaços de trabalho e escopos. Cada apagamento alcança todas as cópias — resumos, caches, índices, espelhos de imagens — e vem com um recibo verificável. Cada ação cai em uma trilha de auditoria encadeada por hash. Construído para equipes e para o GDPR, não adaptado.

7. Memória com senso de tempo. Cada fato sabe quando aconteceu e quando o SLM o aprendeu. Pergunte o que era verdade no mês passado, ou o que o SLM sabia antes de uma data. Correções substituem um fato e permanecem desfazíveis; memórias não utilizadas desaparecem como a memória humana.

8. Ele nunca inunda sua janela de contexto. Recordação em camadas dá ao agente uma olhada de uma linha, os fatos ou o contexto completo ao redor — sob um orçamento rígido de tokens que ele define. O agente aprofunda com expand somente quando precisa, e cache e compressão reversível impedem que você pague duas vezes pela mesma saída.

9. Muitos agentes, um cérebro. Cada escrita registra qual agente a fez, com pontuações de confiança contra envenenamento de memória, para que dez agentes possam compartilhar uma memória sem envenená-la.

10. Seus agentes conversam entre si — até pela internet. Através do SLM-Mesh, os agentes no seu computador e os bots na web finalmente compartilham uma conversa. Sessões do Claude Code, Codex e Hermes trocam mensagens, esperas, bloqueios e estado compartilhado, em uma ou várias máquinas, para que um agente possa passar trabalho para outro e dois nunca editem o mesmo arquivo ao mesmo tempo. E os bots que você permite — ChatGPT, Claude na web, Grok Bot, Muse — entram na mesma malha: um bot no seu navegador pode enviar mensagem ao agente no seu laptop pelo nome e ler sua resposta. Cada mensagem chega rotulada como dado, nunca como instrução; um bot da web lê novas mensagens quando seu próximo turno começa.

11. Ele aprende todos os dias e não pode piorar silenciosamente. Cada resultado relatado o ensina: a classificação aprende quais memórias realmente ajudaram, hábitos estáveis se tornam prompts suaves para novas sessões, e habilidades de agente são medidas e revisadas. Um novo classificador é promovido somente com uma vitória estatisticamente válida e revertido automaticamente se cair. O trabalho roda como loops limitados que terminam somente quando uma porta independente passa — nunca na palavra de um agente — e pipelines de múltiplas etapas rodam como grafos limitados com Loops Limitados, cujas execuções concluídas o SLM mantém como evidência somente leitura.

12. Ciência, não achismo. Quatro artigos do arXiv respaldam cada camada: recuperação por geometria da informação, esquecimento inspirado biologicamente, confiança bayesiana contra envenenamento de memória e memória governada com custos medidos. A matemática central roda sem modelo de linguagem, e os benchmarks publicados declaram exatamente como foram medidos.

O SuperLocalMemory faz parte do trabalho de Confiabilidade de Engenharia de IA da Qualixar: memória de agente que é observável, limitada e honesta sobre o que não sabe.

Veja funcionando

Adicione SuperLocalMemory ao seu aplicativo

Você não precisa esperar por uma loja de aplicativos. Cada aplicativo abaixo pode receber o SuperLocalMemory diretamente deste repositório GitHub, qualixar/superlocalmemory, em dois passos.

Passo 1, uma vez por computador. Instale o SuperLocalMemory: npm install -g superlocalmemory (ou pipx install superlocalmemory). Sua memória vive neste computador a partir de então.

Passo 2, em cada aplicativo que você usa:

Seu aplicativo	O que fazer
Claude Code (terminal e aplicativo de desktop)	Digite /plugin marketplace add qualixar/superlocalmemory, depois /plugin install superlocalmemory@qualixar
Claude Desktop	Execute slm connect claude-desktop, depois reinicie o Claude Desktop
ChatGPT, Claude na web, Muse, Composio	Abra o painel (slm dashboard) → Acesso web → ative, depois adicione o link mostrado como conector nesse aplicativo (passo a passo)
Codex (terminal e aplicativo de desktop)	Execute codex plugin marketplace add qualixar/superlocalmemory --ref main, depois codex plugin add superlocalmemory-codex@qualixar
Cursor (editor e janela Agents)	Execute slm connect cursor, depois reinicie o Cursor
VS Code (chat do Copilot no editor)	Instale a extensão SuperLocalMemory (.vsix do último lançamento: Extensões → ... → Instalar do VSIX)
Janela Agents do VS Code, GitHub Copilot CLI	Execute slm connect copilot-cli; para as habilidades, adicione qualixar/superlocalmemory na tela de Plugins da janela Agents
Antigravity	Execute agy plugin install "$(npm root -g)/superlocalmemory/antigravity-plugin"
Grok CLI	Execute grok plugin install 'qualixar/superlocalmemory#plugin'
Grok Bot	Na tela de Plugins do Grok, adicione o marketplace qualixar/superlocalmemory e adicione superlocalmemory
Muse CLI	Execute slm connect muse, depois muse plugins install "$(npm root -g)/superlocalmemory/muse-plugin" e muse plugins approve superlocalmemory
Hermes (terminal e aplicativo de desktop)	Execute hermes plugins install 'https://github.com/qualixar/superlocalmemory.git#hermes-plugin', depois slm upgrade-hosts --host hermes --apply
OpenClaw	Execute slm connect openclaw
Windsurf, Zed, JetBrains, Gemini CLI, OpenCode, Continue	Execute slm connect <app>, por exemplo slm connect windsurf
Qualquer outra coisa que fale MCP	Adicione um servidor com o comando slm e o argumento mcp

Reinicie o aplicativo após adicionar o SuperLocalMemory. Depois pergunte algo como "O que você lembra sobre este projeto?" O guia de plugins tem os detalhes para cada aplicativo, e slm doctor verifica sua configuração.

Funciona com seus agentes

Cada ferramenta, cada bot, uma memória. Qualquer ferramenta que fale MCP (slm mcp, ou http://127.0.0.1:8765/mcp/) ou possa executar um comando (slm remember, slm recall) pode usar o SuperLocalMemory. Os plugins empacotados são exemplos prontos, não um limite.

Host	Conexão	O que você obtém
Claude Code	claude plugin install superlocalmemory@qualixar	MCP, 16 habilidades, 4 agentes, /slm-loop, hooks de sessão e recall
Codex	slm connect codex, depois slm codex install	MCP, 16 habilidades, 4 agentes, /slm-loop, hooks de ciclo de vida
GitHub Copilot (VS Code, Visual Studio, JetBrains, CLI)	slm connect vscode-copilot --here	MCP, regras de agente, 16 prompts, 4 agentes, hooks
Antigravity	agy plugin install o plugin incluído	MCP, 16 habilidades, 4 agentes, /slm-loop, hooks
Hermes	Plugin nativo, depois slm upgrade-hosts --host hermes --apply para conceder a ele o servidor de memória	16 habilidades, agentes consultores, /slm <command>, hooks de recall e sessão
VS Code	A extensão SuperLocalMemory (.vsix na página de lançamento)	O servidor de memória na lista de ferramentas do agente, nada para editar
Grok CLI	slm connect grok-cli, depois grok plugin install o plugin incluído	MCP, 16 habilidades, 4 agentes, hooks de sessão e recall
Janela de Agentes do VS Code, GitHub Copilot CLI	slm connect copilot-cli; habilidades e agentes da tela de Plugins	MCP, 16 habilidades, 4 agentes
OpenClaw	slm connect openclaw	MCP e 14 habilidades
Muse CLI	slm connect muse, depois muse plugins install o plugin incluído	MCP, 16 habilidades, 4 agentes, /slm-loop, hooks de sessão e recall
Grok Bot e hosts no formato Cursor	Adicione o marketplace de plugins qualixar	Um plugin enxuto construído para computadores de bot compartilhados (guia)
Cursor, Windsurf, Zed, JetBrains, Gemini CLI, Claude Desktop, OpenCode, Continue	slm connect <name>	MCP na configuração própria da ferramenta
ChatGPT, Claude na web, Muse, Composio	Acesso Web opcional no painel: faça login por aplicativo, somente leitura ou leitura e salvamento, remova qualquer aplicativo imediatamente	Sua memória local, a partir da web; o banco de dados nunca sai do seu computador (guia)
LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework, Google ADK, OpenAI Agents	Adaptadores de framework	Memória dentro do seu próprio código (adaptadores)
Qualquer outra coisa	Cole as regras universais de agente e forneça a CLI ou MCP	Disciplina de memória para qualquer agente

O que os plugins ensinam ao seu agente. Cada plugin é construído a partir de uma única fonte, então cada host recebe as mesmas 16 habilidades (recall, lembrar, sessões, governança, escopos e perfis, o grafo de conhecimento, mesh, loops limitados, cache, compressão, acesso Web, imagens e duas para computadores de bot) e 4 agentes (um consultor de memória, um consultor de otimização, um consultor de governança e um executor de loop). Hooks são executados no início da sessão, após o uso de ferramentas e no final de uma sessão, e cada hook falha abertamente: um problema de hook nunca bloqueia seu agente. Plugins, habilidades e hooks

Tudo o que o SLM faz

Recall que sabe quando não sabe

Capacidade	O que você obtém	Documentação
Três níveis honestos	Suportado; memórias mais próximas (até três, rotuladas); ou "Isso não está no SuperLocalMemory." Hooks que injetam memória automaticamente só injetam respostas suportadas	Recall
Aquecimento, dito claramente	Enquanto os modelos carregam, o recall mostra o que a busca por palavras-chave encontrou sob "O SuperLocalMemory ainda está aquecendo — os resultados podem estar incompletos. Tente novamente em alguns minutos."	Recall
Recall em camadas	depth 0 (uma olhada de uma linha), 1 (os fatos), 2 (com fonte, vizinhos de sessão, entidades relacionadas e correções); um limite rígido de max_tokens; expand aprofunda em um resultado	Recall em camadas
Busca híbrida	Canais semântico, por palavras-chave (BM25), grafo de entidades, temporal, associativo (Hopfield), propagação de ativação e imagem, fundidos e reordenados; slm trace mostra a pontuação de cada canal	Recall
Nove tipos de memória	Fato, evento, status, opinião, regra, decisão, como fazer, plano, correção. "O que decidimos" favorece decisões; regras e decisões confirmadas carregam no início de cada sessão	Tipos de memória
Viagem no tempo	--valid-at (o que era verdade então), --known-as-of (o que o SLM sabia então), --window 7d	Recall
Filtros precisos	Por projeto, agente, assunto, tipo e tags exatas; um resultado vazio explica o motivo	Recall
Correções	--replaces aposenta um fato antigo, mantido e desfazível; edições passam por correções revisadas com reversão	Correções
Resumos e visualizações salvas	Resumos de sessão, dia e projeto que citam seus IDs de memória; visualizações salvas como "o que entreguei esta semana"	Recall
Defesa contra injeção de prompt	Texto recuperado é tratado como evidência não confiável: segredos são mascarados, marcadores forjados neutralizados, proveniência anexada	Segurança

A verificação de resposta: Laya e Jev

Laya — no seu Mac Um pequeno modelo no dispositivo para Apple Silicon (cerca de 1,1 GB). Instalado por padrão pela configuração e oferecido após uma atualização; nada sai da máquina. Opte por não participar com slm setup --no-laya ou SLM_SKIP_LAYA=1. Calibre-o para suas próprias memórias em segundo plano com slm embedder calibrate.

Jev — online, qualquer computador A mesma verificação no Windows, Linux ou macOS, através do TypeSafe ou OpenRouter com sua própria chave. Ele envia a pergunta e as três principais memórias, e somente depois que você marcar seu consentimento. Ele nunca se ativa sozinho.

O veredito é uma entrada para a decisão de suporte, com seu próprio orçamento de tempo, e a aba Verificação de Resposta mostra vereditos, tempos e com que frequência a memória não tinha resposta — sem armazenar suas perguntas. Verificação de resposta

Documentos, imagens e suas notas

Capacidade	O que você obtém	Documentação
Imagens que você encontra descrevendo-as	PNG, JPEG, GIF e WebP. O EmbeddingGemma 2 do Google roda localmente e coloca texto e imagens em um único espaço de busca, então suas palavras encontram a imagem; OCR (Apple Vision no Mac, RapidOCR em outros lugares) torna o texto dentro dela pesquisável; dados de localização nunca são lidos	Imagens e documentos
PDFs, página por página	Cada página é indexada por sua imagem e seu texto; cada resposta diz de qual arquivo e página veio, com uma miniatura	Imagens e documentos
Índice de documentos	Um catálogo de cada documento salvo com suas páginas e as pessoas, projetos e datas que menciona	Imagens e documentos
Verificação de saúde do documento	Encontra páginas sem texto legível, documentos não vinculados a nada, páginas duplicadas e documentos cujos fatos foram contraditos	Imagens e documentos
Pastas e cofres Obsidian	slm sources add ~/Notes --kind obsidian espelha Markdown, arquivos canvas, PDFs e imagens na memória, somente leitura, após mostrar o que leria	CLI
Do ChatGPT e do seu telefone	Anexe um arquivo no ChatGPT, ou peça a qualquer aplicativo web conectado um link de upload único que transmite o arquivo diretamente para seu computador	Acesso Web
Seus dados permanecem seus	Imagens vivem em seu próprio armazenamento e nunca saem do seu computador; apagar uma memória apaga sua imagem. Desativado por padrão, um clique para ativar; requer 16 GB de memória	Conformidade

Saúde da memória

Capacidade	O que você obtém	Documentação
Descrição automática	Enquanto seu computador está ocioso, memórias mais antigas recebem datas de eventos, nomes, projetos, tags e tipos preenchidos — apenas adicionando, nunca editando o que você escreveu, e nunca sobrescrevendo um valor que você definiu	Saúde da memória
Corrigir e Desfazer	Reparos que movem ou excluem qualquer coisa — links de entidades inúteis, memórias ocultas ainda em uso, salvamentos que não terminaram — aguardam seu Corrigir; cada execução pode ser desfeita	Saúde da memória
Distintivo de stub	Recibos e textos padrão de sessão permanecem listados com um distintivo stub, mas nunca se tornam respostas	Saúde da memória
Saúde do armazenamento	slm doctor mostra quão encontráveis e descritas suas memórias estão; slm db integrity e slm db repair (com desfazer) mantêm o armazenamento saudável	Solução de problemas

O cérebro vivo

Capacidade	O que você obtém	Documentação
Grafo de conhecimento	Pessoas, projetos e ferramentas resolvidos a partir de suas memórias, com aliases, cenas e linhas do tempo; o Explorador de Entidades mostra como o que você sabe mudou	Arquitetura
Grafo de código	Indexe um repositório e depois pergunte sobre raio de impacto, chamadores e busca de código por significado	Ferramentas MCP
Esquecimento que ajuda	Um ciclo de retenção de Ebbinghaus e um ciclo de vida de Langevin movem memórias negligenciadas para o arquivo; memórias em desaparecimento são quantizadas para menos bits e dobradas em um resumo	Pesquisa
Aprendizado de ranqueamento (opt-in)	Um bandido e um modelo de aprendizado de ranqueamento aprendem com resultados; um novo ranqueador é promovido apenas em uma vitória estatisticamente válida e revertido automaticamente se piorar	Configuração
Prompts suaves e evolução de habilidades (opt-in)	Padrões de comportamento estáveis se tornam prompts suaves para novas sessões; habilidades de agente são medidas e revisadas sob verificação cega	Evolução de habilidades

Governança e conformidade

Controle	O que faz	Documentação
Funções e espaços de trabalho	Administrador, membro e visualizador por espaço de trabalho; uma função em um espaço de trabalho não concede nada em outro; manutenção e aprovações agem apenas onde você está	Equipes
Modo empresa	Cada leitura e escrita atribuída a uma pessoa conectada	Modo empresa
Escopos	Pessoal por padrão; compartilhado e global somente quando você escolhe; recall entre perfis negado por padrão	Escopos
GDPR	Exportação (Art. 15/20) e apagamento (Art. 17) em cada armazenamento e cada cópia derivada, com um recibo verificável	Conformidade
Auditoria e retenção	Uma trilha de auditoria encadeada por hash que falha na verificação se adulterada; regras de retenção por perfil; um relatório de postura da Lei de IA da UE	Conformidade
Backup e restauração	Backup em nuvem para GitHub ou Google Drive, criptografado antes do upload; um ponto de restauração antes de cada atualização de armazenamento; uma restauração mantém uma cópia de segurança e reverte se falhar	Backup em nuvem, Pontos de restauração

Controles de engenharia que suportam um programa de conformidade, não uma certificação.

Muitos agentes, uma memória

Capacidade	O que você obtém	Documentação
Escritas atribuídas e confiáveis	Cada memória registra seu agente; pontuações de confiança bayesianas defendem contra envenenamento de memória	Pesquisa
SLM-Mesh	Mensagens, esperas, bloqueios e estado compartilhado entre sessões, em uma máquina ou várias	Multi-máquina
Bots que conversam entre si	ChatGPT, Claude na web, Grok Bot e Muse entram no mesh com sua permissão: liste pares, envie mensagem para um bot nomeado, leia a caixa de entrada. Mensagens chegam rotuladas como dados, nunca como instruções	Mensagens de bot
Loops limitados e grafos	"Concluído" significa que um portão independente foi aprovado (testes, um linter, um esquema), nunca a palavra do agente; cada volta é armazenada como memória auditável. Grafos de múltiplas etapas rodam em Loops Limitados, e o SLM mantém suas execuções concluídas como evidência somente leitura	Ponte de Loops Limitados

Economia de contexto

Capacidade	O que você obtém	Docs
Cache exato	Saída de ferramentas e leituras de arquivos armazenadas em cache com TTL; um acerto pula a chamada repetida	Otimizar
Compressão reversível	Saídas grandes reduzidas com segurança; o original exato volta por id	Otimizar
Três formas de acesso	Funciona por meio de um proxy (slm wrap claude), ferramentas MCP ou uma skill; slm optimize savings mostra o que você salvou	Configuração de proxy

Modos, painel e escala

Capacidade	O que você obtém	Docs
Três modos	A: nenhum modelo de linguagem. B: um modelo nesta máquina (Ollama, onde Google Gemma 3 4B é o padrão e Gemma 4 está no seletor de modelos, ou qualquer servidor local compatível com OpenAI). C: seu próprio endpoint ou um provedor de nuvem	Configuração
Painel	Busca, grafo de conhecimento, Entity Explorer, verificação de respostas, saúde da memória, documentos e imagens, aplicativos conectados, mensagens de bots, governança: slm dashboard	Painel
Mecanismo de escala	SQLite + sqlite-vec são canônicos; cópias opcionais LanceDB e CozoDB servem apenas quando correspondem ao SQLite	Mecanismo de escala
Gravações duráveis	Cada salvamento move bruto → consultável → completo com recibo; falhas mantêm a evidência e tentam novamente; salvamentos de texto sob carga são enfileirados, nunca recusados	Arquitetura
Troca de modelo	Altere o modelo de incorporação em segundo plano enquanto a recuperação continua funcionando, com reversão em uma etapa	CLI
Acesso remoto na sua rede	slm remote serve memória para outros computadores via TLS, uma chave revogável por cliente	Implantação

Servidor de memória MCP: perfis de ferramentas

Cada aplicativo, plugin e extensão recebe full (58 ferramentas: toda a memória, SLM-Mesh, otimizar, loops; 5 mais enquanto imagens estiverem ativadas), a menos que você escolha diferente. Isso cabe em hosts que limitam o número total de ferramentas MCP em cerca de 100, com espaço para seus outros servidores. Para alterar isso para todos os aplicativos de uma vez, execute um comando e reinicie seus aplicativos:

slm tools                # current set, and how many tools each set has
slm tools set power      # any name below; `slm tools set default` goes back to full

Para alterar apenas um aplicativo, defina SLM_MCP_PROFILE na configuração MCP desse aplicativo (slm connect <app> --profile <name> escreve); isso vence a escolha salva para esse aplicativo. Detalhes por aplicativo

Perfil	Ferramentas	Para
core	19	Lembrar, recuperar, expandir, sessões, otimizar, revisão de correção
code	39	Núcleo mais grafo de código, tipos de memória, evidência Brain, troca de perfil, loops limitados
mesh	9	Coordenação SLM-Mesh apenas
full (padrão, quando não definido)	58	Memória, tipos, Brain, otimizar, evolução de skills, mesh, loops, visualizações e resumos (63 com imagens e documentos ativados)
power	70	Completo mais administração, ciclo de vida e diagnósticos (75 com imagens e documentos ativados)
whole	110	Todas as ferramentas registradas

stdio: {"command": "slm", "args": ["mcp"]} · HTTP: http://127.0.0.1:8765/mcp/ · Ferramentas MCP

Veja

Saúde da memória: Corrigir e Desfazer	Grafo de conhecimento
Entity Explorer	A verificação de respostas em ação

Gravado em uma instalação de teste com memórias fictícias. A demonstração completa de oito minutos percorre todos os painéis.

Arquitetura

O núcleo local gratuito é completo por si só; o acesso Web é opcional. Arquitetura em detalhes

Privacidade

Nada sai do seu computador a menos que você ative um recurso que envie, e cada um diz exatamente o que vai:

O que sai	Somente quando
Uma pergunta e as três principais memórias	Você ativa o Jev, a verificação de respostas online, e marca seu consentimento
Texto de memória	Você escolhe o Modo C, um incorporador ou reranker em nuvem, um modelo em outro computador, ou a digitação de tipos do Jev (com seu próprio consentimento)
Arquivos de backup criptografados	Você conecta o backup do GitHub ou Google Drive
Mensagens mesh	Você configura peers mesh, ou permite que um aplicativo web envie mensagens aos seus bots
Chamadas de ferramentas de aplicativos web	Você ativa o acesso Web e adiciona um aplicativo; o banco de dados permanece no seu computador

Imagens, documentos, Laya e Modo A nunca enviam nada. Segredos no texto de memória são redigidos em todos os caminhos de saída. Política de segurança

Benchmarks

Esses números vêm do artigo de arquitetura publicado (arXiv:2603.14588), cujo núcleo de recuperação o SLM ainda executa. Eles não são uma execução recente do pacote atual.

Configuração (artigo de arquitetura)	LoCoMo	Escopo
Modo A, recuperação + respostas GPT-4.1-mini	74,8%	10 conversas, 1.276 perguntas
Modo A, bruto (sem LLM em nenhum lugar)	60,4%	10 conversas, 1.276 perguntas
Modo C, incorporações em nuvem + GPT-4.1-mini	87,7%	1 conversa (Conv-30), 81 perguntas

Uma pontuação LoCoMo é comparável somente quando o subconjunto, o modelo de resposta e o juiz correspondem. Método e ablações

Pesquisa

Quatro preprints arXiv de Varun Pratap Bhardwaj descrevem o SLM:

1. SuperLocalMemory 4.0: O Sistema Operacional de Memória Governado para Agentes de IA, com Garima Singh e Arun Pratap Bhardwaj. arXiv:2608.08253
2. SuperLocalMemory V3.3: O Cérebro Vivo, arXiv:2604.04514
3. SuperLocalMemory V3: Fundamentos de Geometria da Informação para Memória de Agentes Empresariais Zero-LLM, arXiv:2603.14588
4. Memória Multi-Agente com Preservação de Privacidade e Defesa Bayesiana contra Envenenamento de Memória, arXiv:2603.02240

Cite com CITATION.cff ou o "Cite este repositório" do GitHub.

Documentação

Início: Começando · Configuração IDE · Plugins · Prova rápida Uso: Recuperação · Saúde da memória · Verificação de respostas · Imagens e documentos · Auto-memória · Acesso Web · Otimizar Referência: CLI · Ferramentas MCP · Configuração · Solução de problemas · Conformidade · Wiki · Notas de versão

Atualização

npm update -g superlocalmemory    # or: pipx upgrade superlocalmemory, uv tool upgrade superlocalmemory
slm restart && slm doctor
slm upgrade-hosts                 # preview plugin and IDE updates; nothing changes until you --apply

Atualizações nunca movem ou excluem memória, e uma atualização de armazenamento cria um ponto de restauração primeiro. Atualizações de host

Suporte de plataforma

	SuperLocalMemory	Laya (verificação de respostas no dispositivo)
macOS Apple Silicon	Sim	Sim, instalado por padrão
Windows 64 bits	Sim	Não (Jev, a verificação online, funciona)
Linux 64 bits (x86-64, ARM64)	Sim	Não (Jev funciona)
Intel Mac, Windows 32 bits	Sem instalação pré-compilada	—

Python 3.12+, Node 18+ para npm. Imagens e documentos precisam de 16 GB de memória.

Histórico de estrelas

Contribuição e licença

Issues e pull requests são bem-vindos: CONTRIBUTING.md. Relatórios de segurança: SECURITY.md. Licenciado sob AGPL-3.0-or-later; para uma licença comercial, veja COMMERCIAL-LICENSE.md.

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