SuperLocalMemory — trwała pamięć dla agentów AI

Do czego służy SuperLocalMemory?

SuperLocalMemory firmy Qualixar to otwartoźródłowa pamięć dla agentów AI. Można ją porównać do przeszukiwalnego notatnika projektu: zapisujesz decyzję, a podłączony asystent odnajduje ją podczas następnej sesji. Ułatwia to powrót do długich zadań bez ponownego tłumaczenia wszystkich ustaleń.

Narzędzie odpowiada za przechowywanie, wyszukiwanie i aktualizowanie kontekstu. Przydaje się programistom oraz zespołom korzystającym z kilku edytorów i chcącym zarządzać własną wiedzą. Wymaga instalacji i klienta, który faktycznie wywołuje narzędzia pamięci.

Kontekst między sesjami i kontrola zmian

Możesz zapisywać fakty, reguły, decyzje i instrukcje. Wyszukiwanie łączy znaczenie, słowa kluczowe, czas i relacje. Filtry projektu oraz rodzaju wpisu pomagają oddzielić właściwe ustalenie od podobnej notatki z innego zadania.

Zmiana faktu nie musi usuwać jego historii. Mechanizm zastępowania wskazuje aktualny wpis, a zatwierdzane korekty można cofnąć. Zapytania czasowe rozróżniają moment zdarzenia i moment poznania go przez system. Wynik podobieństwa oznacza trafność wyszukiwania, nie pewność prawdziwości informacji.

Pierwszy zapis oraz odczyt pamięci

Instrukcja instalacji podaje Node.js 18+ i npm 9+ dla npm. Alternatywy pipx oraz uv wymagają Pythona 3.12–3.14.

1. Zainstaluj pakiet: npm install -g superlocalmemory.
2. Uruchom slm setup i wybierz Mode A.
3. Zapisz bezpieczny fakt testowy: slm remember "Baza testowa używa portu 5434.".
4. Zapytaj slm recall "Jakiego portu używa baza testowa?" i sprawdź odnaleziony tekst.
5. Uruchom slm status, a następnie podłącz edytor, na przykład slm connect cursor.

Taki test pozwala ocenić działanie pamięci przed włączeniem automatycznego zapisywania. Konfiguracja pluginów, hooków i MCP zależy od klienta.

Lokalne przetwarzanie i granice prywatności

Mode A używa lokalnych embeddingów i nie potrzebuje dostawcy modelu generatywnego do podstawowego zapisu i odczytu. Mode B dodaje model przez Ollama lub zgodny endpoint; przetwarzanie jest lokalne, jeśli endpoint rzeczywiście działa na tym komputerze. Mode C może wysyłać pytania oraz tekst pamięci do wybranego dostawcy.

Przed wyborem przeczytaj porównanie trybów. Początkowe pobieranie modeli, zewnętrzne aplikacje i funkcje online mają osobne wymagania sieciowe. Role, zakresy dostępu, retencja i audyt pomagają kontrolować archiwum, lecz nie są certyfikatem zgodności prawnej.

Weryfikacja odpowiedzi oraz dokumenty

Kontrola odpowiedzi sprawdza, czy zapisane informacje rzeczywiście odpowiadają na pytanie. Laya działa na Apple Silicon i wymaga pobrania około 1,1 GB. Opcjonalny Jev działa online, z własnym kluczem i zgodą użytkownika: zwykle wysyła pytanie oraz trzy wspomnienia; dodatkowe sortowanie może wysłać ich do dwudziestu. Nie daje to gwarancji bezbłędności asystenta.

Opcjonalne indeksowanie multimediów obsługuje zgodne obrazy i strony PDF, OCR oraz odwołania do pliku i strony. Początkowo jest wyłączone, wymaga 16 GB pamięci i dodatkowych modeli. Foldery i bazy Obsidian można odwzorować tylko do odczytu przez slm sources add. Indeksowanie multimediów nie obsługuje Maców Intel ani Windows na ARM.

Integracje, koszty i wymagania

Klienci korzystają ze wspólnego magazynu przez MCP lub integracje. Web access dodaje aplikacje z OAuth oraz prawami odczytu albo odczytu i zapisu. Komputer musi pozostać online; żądania i wyniki przechodzą przez bramę oraz aplikację, mimo lokalnej bazy danych.

Stan na 18 października 2026: lokalny rdzeń jest darmowy na AGPL v3. Dostęp webowy oferuje dzienny limit na połączenie, ale w sprawdzonych stronach nie potwierdzono jednej liczby obowiązującej wszystkich. Dostawcy modeli, Jev i asystenci mogą naliczać osobne opłaty. Gotowe instalacje obejmują Apple Silicon, 64-bitowy Windows i Linux; nie obejmują Maców Intel ani Windows 32-bit.

Częste pytania

Czy pamięć działa offline?

Rdzeń Mode A może pracować lokalnie po przygotowaniu modeli. Dostęp webowy, usługi zewnętrzne i niektórzy asystenci wymagają Internetu.

Czy potrzebny jest klucz API?

Nie do lokalnego rdzenia Mode A. Jev i dostawcy chmurowi wymagają własnych danych dostępowych i mogą rozliczać użycie niezależnie.

Czy pamięć można współdzielić między asystentami?

Tak, przez obsługiwane integracje lub MCP. Wybierz profil i uprawnienia, a następnie przetestuj zapis w jednym kliencie i odczyt w drugim.

Oficjalne materiały

• Repozytorium i dokumentacja: kod, licencja oraz integracje.
• Przykładowe przebiegi pracy: zapis, korekty i odczyt.
• Opis kontroli odpowiedzi: Laya, Jev i przesyłane dane.