![NeuroMedia Agent Memory](assets/neuromedia-agent-memory.svg)

# NeuroMedia Agent Memory — память для AI-агентов

**Русский · [English](docs/README.en.md) · [中文](docs/README.zh-CN.md) · [Español](docs/README.es.md) · [Deutsch](docs/README.de.md) · [Français](docs/README.fr.md)**

> **NeuroMedia Agent Memory** — русскоязычная продуктовая адаптация open-source memory layer для AI-агентов. Она основана на [Memora](https://github.com/agentic-box/memora), сохраняет MIT License и не является официальным продуктом или партнёрством upstream-проекта. См. [происхождение](docs/ATTRIBUTION.md) и [LICENSE](LICENSE).

## Долговременная память для AI-агентов, MCP и командных workflow

**NeuroMedia Agent Memory** помогает агентам не терять рабочий контекст между сессиями. Это слой persistent memory для задач, где одного чата недостаточно: исследования, требования, решения по архитектуре, задачи, риски, подтверждения, ссылки на документы и результаты QA должны оставаться доступными следующему участнику процесса. Вместо того чтобы каждый запуск Claude Code, Codex или другого MCP-совместимого агента заново искал сведения по папкам и перепискам, команда может сохранять проверяемые записи и получать тематическую сводку перед следующим шагом.

Проект ориентирован на инженерные команды, исследовательские workflow, product discovery, документацию и внутреннюю автоматизацию. Он не заменяет владельца данных, каноническую базу знаний, контроль доступа или ответственность человека. Его роль — сделать разрешённый контекст структурированным: различать факт и гипотезу, сохранять источник, связывать новые решения с устаревшими, возвращать релевантную информацию по смыслу и не превращать память в бесконтрольный архив сообщений.

## Что умеет слой памяти

- **Persistent AI agent memory** — записи сохраняются между сессиями, перезапусками и ролями агентов.
- **MCP memory server** — действия с памятью можно подключить к агенту через Model Context Protocol.
- **Semantic search** — поиск находит близкие по смыслу факты, а не только буквальные совпадения.
- **Source-backed context** — вывод можно связать с документом, задачей, исследованием или другим источником.
- **Knowledge graph** — связи между сущностями, рисками, решениями и TODO можно исследовать как граф.
- **Supersession lineage** — новая версия знания не стирает предыдущую без следа, а формирует понятную историю замены.
- **Topic digest** — перед новой задачей агент может получить сжатую сводку по теме, открытым вопросам и связанным записям.

## Как это выглядит в реальной работе

Представьте длинную разработку. Исследовательский агент выявил ограничение внешнего API. Планировщик разложил его на задачи. Разработчик внедрил изменение. QA-агент приложил проверку и оставил риск для следующего релиза. Если эти данные остались только в разных чатах, новый участник легко повторит работу или примет решение без важного контекста. NeuroMedia Agent Memory позволяет сохранить утверждение с источником и статусом, привязать его к задаче, а затем получить digest перед следующей операцией.

Это полезно и вне кода: можно поддерживать согласованный tone of voice, список разрешённых формулировок, verified facts для контента, ограничения интеграций, правила human-in-the-loop и историю решения спорных вопросов. Но память не должна автоматически считаться истиной. Записи, основанные на предположении, должны быть помечены как гипотеза; критические данные должны сверяться с первоисточником; действия с последствиями должны оставаться под человеческим подтверждением.

## Рекомендуемый безопасный workflow

1. Определите workspace: проект, владельца данных, разрешённые источники, пользователей и срок хранения.
2. Подключите upstream MCP server локально или в контролируемом окружении. Технические инструкции и исходный implementation guide доступны в [upstream-документации Memora](https://github.com/agentic-box/memora).
3. Сохраняйте факты, решения, TODO, риски и ссылки. Не выдавайте догадки за подтверждённые данные.
4. Перед началом задачи запрашивайте topic digest и проверяйте первоисточник, если ошибка может быть дорогой.
5. При изменении требований создавайте новую версию и связь с заменённой записью, а не переписывайте историю молча.
6. Настройте доступ, backup, retention и human review до подключения рабочих данных.

## Безопасность и приватность

Не помещайте в публичные issues, коммиты, README или общую память API-ключи, `.env`, токены, cookies, пароли, recovery codes, клиентские выгрузки, персональные данные, внутренние URL или production-конфигурации. Перед подключением внешнего LLM, embedding provider, S3/R2/D1 или другого хранилища изучите условия обработки данных и используйте отдельные credentials с минимальными правами. Автоматическое извлечение не делает информацию разрешённой для хранения и распространения.

## Поиск и документация

README использует понятную структуру H1/H2, сценарии, ограничения, ссылки на лицензию и полноценные локализованные страницы. Это помогает читателям, GitHub preview, поисковым системам и AI-инструментам понять, что перед ними: persistent AI agent memory, MCP memory server, semantic search, knowledge graph и долгие agent workflow. Ключевые фразы используются по смыслу, без keyword spam и ложных обещаний.

## Лицензия и происхождение

NeuroMedia Agent Memory основан на Memora. Исходная MIT License сохранена в [LICENSE](LICENSE). Адаптация меняет публичное позиционирование, русскую главную документацию, SEO-структуру и локализованные продуктовые страницы; она не заявляет авторство upstream-кода, эксклюзивность или официальное партнёрство.