Kore Memory - AI Memory Layer for Agents
Sistema di memoria persistente per agenti AI con decay cognitivo Ebbinghaus, ricerca semantica in 50+ lingue e knowledge graph — completamente offline, senza dipendenze cloud.
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Il problema da risolvere
Gli agenti AI soffrono di amnesia cronica: ogni sessione riparte da zero, senza memoria delle decisioni passate, delle preferenze utente o del contesto progettuale.
Le soluzioni esistenti (Mem0, Letta, Memori) dipendono tutte da API cloud, richiedono un LLM per decidere cosa memorizzare, e non implementano alcuna forma di decadimento naturale della memoria — accumulando dati indefinitamente fino a degradare le performance.
Serviva un sistema che funzionasse completamente offline, senza LLM, con memoria intelligente che si comportasse come quella umana.
L'approccio strategico
Kore Memory è un layer di memoria per agenti AI che replica i meccanismi cognitivi umani:
- Memory Decay (Ebbinghaus): le memorie decadono nel tempo secondo la curva dell"oblio. I ricordi critici persistono per mesi, quelli casuali sfumano in giorni. Ogni accesso rinforza la memoria — esattamente come la ripetizione spaziata nell"apprendimento umano.
- Auto-Importance Scoring: classificazione automatica 1-5 senza LLM, basata su analisi semantica locale del contenuto.
- Ricerca semantica 50+ lingue: embeddings locali con sentence-transformers. Cerca in inglese, trova risultati in italiano. Zero chiamate API.
- Memory Compression: memorie simili (cosine similarity > 0.88) vengono automaticamente fuse, mantenendo il database snello.
- Knowledge Graph: tags bidirezionali e relazioni tra memorie per costruire reti di conoscenza navigabili.
- MCP Server nativo: integrazione diretta con Claude, Cursor e qualsiasi client MCP-compatibile.
- SDK Python + JavaScript: client tipizzati per entrambi gli ecosistemi, con supporto sync e async.
- Web Dashboard: interfaccia completa per visualizzare, cercare e gestire memorie con 7 sezioni dedicate.
Stack tecnico: Python 3.11+, FastAPI, SQLite FTS5, sentence-transformers, Pydantic v2.
Il problema: agenti AI senza memoria
Nel panorama attuale degli agenti AI, la perdita di contesto tra sessioni rappresenta il principale limite all”efficacia. Un assistente che dimentica ogni conversazione precedente non può costruire comprensione progressiva, apprendere dalle preferenze utente, né mantenere coerenza nelle decisioni architetturali.
Le alternative esistenti — Mem0, Letta, Memori — condividono lo stesso difetto strutturale: dipendenza da servizi cloud e necessità di un LLM costoso solo per decidere cosa memorizzare. Nessuna implementa meccanismi di decadimento naturale della memoria.
La soluzione: memoria cognitiva offline
Kore Memory implementa un modello di memoria ispirato alla neuroscienza cognitiva. Il cuore del sistema è il Memory Decay Engine basato sulla curva di Ebbinghaus: ogni memoria ha un half-life proporzionale alla sua importanza, e decade naturalmente nel tempo secondo la formula decay = e^(-t · ln2 / half_life).
Le memorie critiche (importanza 5) persistono per un anno. Le note casuali (importanza 1) sfumano in una settimana. Ogni accesso in lettura rinforza la memoria — replicando il meccanismo della ripetizione spaziata nell”apprendimento umano.
Architettura tecnica
Il sistema è composto da:
- Core Engine: FastAPI server con SQLite FTS5 per full-text search e sentence-transformers per embeddings semantici locali
- Hybrid Search: scoring a 4 segnali (recency, frequency, semantic similarity, decay) per risultati ottimali
- REST API: 15+ endpoint per save, search, timeline, tags, relations, decay, compress, export/import
- MCP Server: 6 tool esposti via Model Context Protocol per integrazione nativa con Claude e Cursor
- Web Dashboard: 7 tab (Overview, Memories, Tags, Relations, Timeline, Maintenance, Backup) servita direttamente da FastAPI
- SDK duali: client Python (sync + async con httpx) e JavaScript/TypeScript (zero deps, ESM + CJS)
Risultati e adozione
Kore Memory è utilizzato in produzione come layer di memoria di OpenClaw, una piattaforma personale per agenti AI. Il progetto è open source con licenza MIT, pubblicato su PyPI e npm, con test automatici e CI/CD completo.
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