Persistent Memory для локальных агентов: связка Mem0 + Ollama — 4 июля 2026 г. в 10:51:21.793
Persistent Memory для локальных агентов: связка Mem0 + Ollama Контекст-окно моделей вроде Qwen3 или Llama 3 ограничен. Хранить историю привычек пользователя или результаты прошлых сессий в тексте промпта неэффективно и растёт цена inference. Библиотека Mem0 решает задачу долгосрочной памяти для локальных моделей, абстрагируя работу с Vector DB и управляя извлечением фактов без переписывания всего стека. - Настройка: pip install mem0ai. В конфиге указываем provider="ollama", модель llama3:latest или hermes2pro. Дефолтный бэкенд для векторов — Qdrant, переключается на ChromaDB одной строкой в config.json. - Архитектура: Факты индексируются отдельно от контекста диалога. При запросе Mem0 делает retrieval релевантных записей и подмешивает их в system prompt. Это экономит токены по сравнению с хранением сырых логов истории. - Код: Инициализация Memory(), метод add() для сохранения факта, search() для чтения. Параметр relevance_threshold держите на уровне 0.6–0.7, чтобы отсеивать шум при поиске и снижать галлюцинации. - Privacy: Полная локализация данных. Никаких запросов к внешним API LLM для работы памяти. Подходит для корпоративных ботов и домашних AI-ассистентов на выделенном железе. #Mem0 #Ollama #LocalLLM #Agents #PrivacyFirst Твой опыт? Поделся конфигами / напиши что используешь для этой задачи →