Häufig gestellte Fragen

Mnemosyne ist ein abhängigkeitsfreies, submillisekunden-schnelles Speichersystem für KI-Agenten. Es speichert und ruft Erinnerungen mit SQLite ab, inklusive integrierter Vektorsuche (sqlite-vec) und Volltextsuche (FTS5). Keine Server, keine Cloud, keine API-Schlüssel. Nur eine Python-Bibliothek, die du per pip installierst.

Nein. Mnemosyne ist zu 100% lokal. Alle Daten leben in einer SQLite-Datei auf deinem Rechner. Es gibt keine externen API-Aufrufe, keine Telemetrie, keine Cloud-Abhängigkeiten. Es funktioniert offline, im Flugmodus, im Flugzeug. Deine Erinnerungen verlassen niemals deinen Computer.

Der Kern von Mnemosyne ist kostenlos, Open Source (MIT) und wird es immer bleiben. Keine Bezahlstufen, keine gesperrten Funktionen, kein "Kontaktieren Sie uns." Du bekommst das gesamte lokale System mit allen Funktionen, fuer immer. Wir planen auch eine optionale gehostete Cloud-Loesung fuer diejenigen, die verwaltete Infrastruktur wuenschen, aber die lokale Kernversion wird niemals kostenpflichtig oder verliert Funktionen an eine Bezahlstufe.

Ja. Obwohl Mnemosyne ein erstklassiges Hermes Agent Plugin ist, funktioniert es eigenständig mit jeder Python-Anwendung. Importiere den Client, rufe remember() und recall() auf, und du hast sofortigen Speicher. Es gibt auch einen MCP-Server für die LLM-Tool-Calling-Integration.

Mnemosyne ist 43-500x schneller, da es keine Netzwerk-Roundtrips gibt. Es hat null Abhängigkeiten (nur Python stdlib + ONNX). Deine Daten bleiben auf deinem Rechner. Kein Docker, kein Postgres, keine API-Schlüssel, keine Ratengrenzen.

Ja. Mnemosyne integriert sqlite-vec für native Vektor-Ähnlichkeitssuche, kombiniert mit FTS5 für Volltextsuche und Bewertung der Wichtigkeit. Dieses hybride Ranking (50% Vektor + 30% FTS + 20% Wichtigkeit) liefert die besten Ergebnisse.

Nein. Mnemosyne läuft vollständig auf der CPU. Vektorsuche, Embedding-Generierung und Konsolidierung erfolgen alle lokal ohne GPU-Beschleunigung. Benchmarks zeigen Abfragezeiten unter einer Millisekunde auf Standard-Hardware.

Ja. Mnemosyne enthält integrierte Importfunktionen für Mem0, Zep, Honcho und Hindsight. Mit einem Befehl werden deine vorhandenen Erinnerungen in den SQLite-Speicher von Mnemosyne migriert.

Ja. Mnemosyne wird in Produktionsumgebungen mit Hermes Agent eingesetzt. Es hat fast 300 Tests, einen formalen BEAM-Benchmark mit 65,2% (führend in veröffentlichter SOTA) und unterstützt Speicher im Maßstab von 100K bis 1M+ Token.

Mnemosyne verwendet automatische Schlafzyklen. Alte Arbeitserinnerungen werden zu episodischen Zusammenfassungen komprimiert, wodurch Kontextplatz freigegeben wird, während wichtige Informationen erhalten bleiben.

Datenschutz ist das zentrale Gestaltungsprinzip. Jede Erinnerung bleibt in deiner SQLite-Datenbank auf deinem Rechner. Es werden niemals Daten an externe Server gesendet. Keine Telemetrie. Keine Analysen. Kein Tracking.

Mnemosyne heißt Beiträge willkommen. Star das Repo, melde Bugs, schlage Features vor, verbessere die Dokumentation oder sende Pull Requests. Das Projekt ist MIT-lizenziert und wird von einem Solo-Entwickler gewartet. Jeder Beitrag, egal wie klein, macht einen Unterschied. Du kannst das Projekt auch persönlich unterstützen über Ko-fi (ko-fi.com/axdsan) oder sende Bitcoin direkt an 37dTGqu3qFDsptsBPpGH66KsXGdLD5japx. Jeder Beitrag hilft, dieses Projekt am Leben zu erhalten. Weitere Möglichkeiten auf der Support-Seite: https://mnemosyne.site/support.

Short answer: it replaces them for Hermes Agent users. Mnemosyne is a drop-in replacement for Hermes' built-in memory provider. It handles everything within Hermes' native plugin system: vector search, full-text search, temporal triples, auto-consolidation, the BEAM architecture. You don't need any other memory tool alongside it. For Hermes users running mem0 or Honcho across multiple frameworks and not just Hermes, they serve a different purpose. Mnemosyne fits alongside them, handling the Hermes layer specifically, with deeper integration that general-purpose tools cannot match. But for most Hermes users, Mnemosyne alone is all you need.