Le problème de mémoire de l'agent vient d’être résolu. C’est gratuit et facile à utiliser.

Le projet s’appelle mempalace.
L’idée est simple :
la plupart des systèmes de mémoire essaient de décider ce qui compte, de le résumer, et de ne stocker que cela.
Ce que fait mempalace :
tout stocker, puis le rendre consultable.
Au lieu d’extraire des éléments comme :
• « l’utilisateur préfère postgres »
• « le projet utilise graphql »
et de jeter la conversation où le raisonnement réel a eu lieu,
il conserve les échanges originaux tels quels et utilise la recherche sémantique pour retrouver la bonne mémoire plus tard.
Ainsi, vous gardez le pourquoi, pas seulement le résumé.
Comment ça fonctionne :
> tout reste local
> il stocke vos données dans ChromaDB
> il organise la mémoire en une structure qu’ils appellent un « palais »
> puis votre agent peut rechercher cette mémoire quand c’est nécessaire
Comment l’utiliser :
1. installer mempalace
2. l’initialiser sur votre projet
3. exploiter vos chats / docs / codebase
4. le connecter à votre IA via MCP
5. à partir de là, votre agent peut interroger automatiquement vos décisions passées
Ils affirment aussi 96,6 % sur LongMemEval en mode brut, localement, sans appels API.
Donc, c’est essentiellement :
• mémoire locale
• pas de cloud
• pas d’abonnement
• pas de résumé qui détruit le contexte
• juste un rappel complet quand votre agent en a besoin
Honnêtement, c’est la bonne direction pour la mémoire des agents.