Memória de agentes

O que observar

As perguntas que separam as opções, em ordem de importância.

1. 01

   Como a memória é armazenada e o que isso permite perguntar

   O armazenamento decide quais perguntas uma camada de memória consegue responder. Bancos vetoriais (o SDK de código aberto do Mem0, Honcho, RetainDB) encontram texto parecido com a consulta, então as duas versões de um fato voltam juntas e a ordenação precisa escolher. Grafos de conhecimento (Cognee, a memória em grafo paga do Mem0) ligam entidades, o que ajuda em perguntas que combinam vários fatos. Grafos temporais (Graphiti e Zep) datam cada fato e o marcam como inválido quando é contradito, para que um agente possa dizer o que é verdade hoje e o que era no trimestre passado. O Hindsight guarda vetores, entidades e séries temporais juntos no Postgres. Arquivos únicos (Mnemosyne e Holographic em SQLite, o .mv2 do Memvid) não precisam de servidor e servem para um usuário ou um dispositivo. Arquivos Markdown e git (a árvore de tópicos do ByteRover, o MemFS do Letta) são os mais fáceis de ler e auditar, e o servidor MCP de memória de referência é um simples arquivo JSONL com busca apenas por substring.

2. 02

   Extração, contradições e fatos desatualizados

   A maioria das camadas envia cada gravação a um LLM que extrai fatos, então cada gravação custa uma chamada ao modelo e os erros do modelo de extração viram a sua memória. Depois, verifique o que acontece quando um fato muda. Desde abril de 2026 a extração do Mem0 só adiciona, então o emprego antigo de um usuário fica ao lado do novo. Graphiti e Zep invalidam o fato antigo, mas mantêm seu histórico; o Hindsight funde fatos em observações que novas evidências reforçam ou enfraquecem; o RetainDB liga as contradições e dá aos fatos uma data de fim de validade. O resolvedor de conflitos do Mnemosyne vem desligado por padrão, o Memvid não documenta como trata contradições e o Holographic não faz nenhuma chamada de extração a um LLM: o próprio agente grava, atualiza e contradiz os fatos. Projetos assíncronos (o deriver do Honcho, a consolidação do Hindsight) também têm atraso, então um fato do último turno pode ainda não estar na resposta.

3. 03

   Benchmarks: de quem é a execução, qual modelo, qual métrica

   LongMemEval (500 perguntas sobre cinco capacidades, entre elas atualizar conhecimento e se abster) e LoCoMo (conversas de cerca de 300 turnos em até 35 sessões) são os testes comuns, com o BEAM para históricos muito longos. Quase toda pontuação publicada é do próprio fornecedor, com um modelo que responde e outro que julga escolhidos por ele, então as pontuações não se comparam entre fornecedores. O Zep relata 90,2% no LongMemEval com o gpt-5.4 respondendo e julgando; a tabela do Supermemory coloca o Zep em 71,2% a partir de uma execução antiga com GPT-4o. Os 97% do Supermemory são Recall@20, ou seja, se a memória certa foi recuperada, e não a precisão da resposta, que o próprio relatório coloca entre 81,6% e 85,2%. Os resultados do Hindsight foram reproduzidos por pesquisadores que são coautores do artigo, e os números dos concorrentes foram copiados, não executados de novo; ByteRover e Memvid também se comparam com números de rivais copiados de outros artigos. O Mnemosyne retirou um resultado de 98,9% no LongMemEval por falta de registro da execução. O Honcho avaliou o LoCoMo com um LLM como juiz em vez da métrica F1 do artigo. Rode os ambientes de avaliação abertos (o Mem0 publica um) com suas próprias conversas antes de confiar em qualquer tabela.

4. 04

   Latência, medida no hardware de quem

   A recuperação vem antes de cada resposta, então sua latência se soma a cada turno. Camadas que não chamam um LLM na consulta publicam os números mais baixos: o Zep relata recuperação p50 e p95 de 104 e 162 ms no LongMemEval para seu serviço gerenciado, as leituras de contexto do Honcho levam cerca de 200 ms e a busca por palavras-chave do Holographic levou 3,7 ms na mediana em uma CPU de desktop. Compare as promessas com as próprias evidências. O artigo do ByteRover promete respostas em menos de 100 ms, mas suas próprias medições com caches desligados mostram consultas a frio de 1,2 a 1,6 segundo na mediana e até 2,3 segundos no p95. O Memvid cita 0,025 ms sem tamanho de corpus nem hardware, e o Hindsight não publica latência de recuperação. Endpoints em linguagem natural, como o chat do Honcho ou o reflect do Hindsight, executam um modelo a cada chamada e são cobrados por chamada.

5. 05

   Auto-hospedagem e armadilhas de licença

   Código aberto no rótulo nem sempre significa que você pode rodar o produto. Os SDKs e plug-ins do Supermemory são MIT, mas o motor de memória é fechado; o servidor local é um binário limitado a 10.000 documentos, e a auto-hospedagem em produção começa no plano Scale de $399. O Zep encerrou sua Community Edition auto-hospedada em abril de 2025, então rodá-lo por conta própria significa Graphiti com seu próprio banco de grafos ou um contrato Enterprise. O RetainDB Server usa a Business Source License 1.1, que proíbe oferecê-lo como serviço hospedado sem licença comercial. O ByteRover arquivou sua CLI com licença Elastic em 27 de setembro de 2026, e a versão 4 exige login. O Honcho é AGPL-3.0, então rodar um Honcho modificado como serviço de rede obriga você a publicar as mudanças. O Memvid é Apache 2.0, mas seus arquivos param em 50 MB a menos que você tenha um ticket assinado de memvid.com. Hindsight, Graphiti, Cognee, Mnemosyne e Holographic mantêm seus recursos na licença aberta; o Mem0 levou a memória em grafo para sua plataforma paga.

6. 06

   Custo por gravação em escala

   A conta da memória cresce com o que você guarda, não só com a frequência com que o agente lê. As tarifas hospedadas por milhão de tokens gravados variam muito: o Hindsight Cloud cobra $10 para reter, o Supermemory $5 ($0,005 por 1.000 tokens), o Honcho $2 e o Cognee Cloud $1 por milhão processado, então 100 milhões de tokens por mês custam $1.000 no Hindsight e $200 no Honcho antes de qualquer leitura. O Zep cobra um crédito por episódio de até 350 bytes, de modo que mensagens longas custam vários créditos, enquanto a recuperação é gratuita. O plano gratuito do Mem0 e os planos do RetainDB limitam as leituras à parte, e um agente que busca a cada turno atinge esse limite primeiro. Auto-hospedar troca a mensalidade por chamadas de extração a cada gravação, mais um banco de dados.

7. 07

   Padrões de segurança em um servidor auto-hospedado

   Um servidor de memória guarda tudo o que os usuários contaram ao seu agente, e vários vêm abertos. O Hindsight auto-hospedado não verifica nenhuma chave de API até você definir HINDSIGHT_API_TENANT_EXTENSION, e cada banco de memória recebe um endpoint MCP ativado por padrão. O Honcho vem com AUTH_USE_AUTH=false e precisa de um segredo JWT antes de ir para uma rede. Os servidores MCP e REST de referência do Graphiti não têm autenticação, o RetainDB Local roda aberto nas portas 3111 e 3113 a menos que RETAINDB_API_KEY esteja definido, e o worker local do claude-mem não autentica as requisições. O servidor auto-hospedado do Mem0 e a API do Cognee ativam a autenticação por padrão, embora o exemplo de início rápido do Cognee a desative e as versões anteriores à 1.2.0 tenham um alerta crítico de execução remota de código. Confira também a telemetria: Mem0, Graphiti, Cognee e o servidor local do Supermemory a enviam até você desligá-la. Por fim, qualquer coisa que um agente leia pode ser salva como memória e reaparecer em sessões posteriores, então uma injeção de prompt pode sobreviver ao chat que a trouxe.

8. 08

   Saúde do projeto e para onde o produto vai

   Vários projetos desta etapa mudaram de forma em 2026, e um armazenamento de memória é difícil de mudar de lugar. O Letta arquivou seu servidor de API em Python em 16 de agosto de 2026 e removeu a exportação AgentFile. O ByteRover trocou sua CLI aberta por um aplicativo de desktop. O último lançamento de pacote do RetainDB foi em 1º de junho de 2026 e o do Memvid em 27 de maio de 2026. O Holographic passou para um único mantenedor da comunidade em outubro de 2026, quando o Hermes Agent deixou de incluí-lo. Prefira uma camada que exporte suas memórias em um formato simples, e note que o Cognee importa de Mem0, Letta, Zep e Graphiti.

14 ferramentas comparadas

Ordenadas pela nossa nota. Abra qualquer avaliação para ver as fontes, os preços e o veredito completo.

Ferramentas de Memória de agentes comparadas

Ferramenta	Nota	Nosso veredito	Ideal para	Preço
HHindsightrepositório	4.4/5	Hindsight é o servidor de memória para agentes de código aberto mais completo que você pode rodar hoje, sem nada retido fora da licença MIT, embora sua liderança em benchmarks se apoie em números reproduzidos pelos próprios coautores do artigo.	Equipes que querem memória por grafo, temporal e vetorial num único servidor auto-hospedável, sem recursos reservados a uma versão paga.	Servidor auto-hospedado gratuito sob MIT. O Hindsight Cloud é cobrado por uso, com US$ 5 de crédito grátis: retain a US$ 10 por milhão de tokens, recall a US$ 0,75 por milhão de tokens, reflect a US$ 0,05 por chamada, armazenamento a US$ 0,25 por milhão de tokens por mês após os primeiros 30 dias. Enterprise (BYOC, on-premises, SSO) sob consulta.
Graphitirepositório	4.3/5	Para agentes cujos fatos mudam com o tempo, o Graphiti é a camada de memória open source a ser batida, desde que você vá operar um banco de dados em grafo e pagar pela extração com LLM em cada gravação.	Equipes que constroem agentes de longa duração que precisam lembrar fatos que mudam sobre usuários, contas ou o mundo.	Gratuito e open source sob Apache 2.0. Você fornece o banco de dados em grafo e paga pelas chamadas de LLM e de embeddings durante a ingestão.
ZZepferramenta	4.1/5	Zep é a escolha hospedada mais segura quando seu agente precisa saber quais fatos ainda valem e você quer recuperação rápida e grátis, mas você paga por mensagem armazenada e não consegue mais rodar o Zep por conta própria sem um acordo Enterprise.	Equipes que constroem agentes de longa duração que precisam acompanhar fatos mutáveis sobre clientes e preferem pagar por um grafo gerenciado a manter um.	Cobrança em créditos: um crédito por episódio de até 350 bytes; recuperação e armazenamento grátis. Free por US$ 0 com 10.000 créditos por mês; Flex por US$ 125/mês com 50.000 créditos e US$ 25 por 10.000 extras; Flex Plus por US$ 375/mês com 200.000 créditos e US$ 75 por 40.000 extras; Enterprise sob medida (BYOC, relatório SOC 2 Type II, HIPAA BAA).
HHonchorepositório	4.1/5	Honcho é a camada de memória certa quando você quer que um agente entenda uma pessoa em vez de procurar fatos, e a licença AGPL será a primeira pergunta dos seus advogados.	Equipes que constroem tutores, companheiros ou agentes de suporte que precisam entender cada usuário ao longo de muitas sessões.	Servidor gratuito sob AGPL-3.0. Serviço gerenciado: US$ 2,00 por milhão de tokens ingeridos (leituras de contexto ilimitadas, dreaming incluído); consultas de chat de US$ 0,001 (mínimo) a US$ 0,50 (máximo) cada, US$ 0,01 por padrão. US$ 5 em créditos para contas novas e US$ 5 por mês depois de cadastrar um cartão; Enterprise sob consulta.
Mem0repositório	4.0/5	O Mem0 continua sendo o jeito mais rápido de dar memória a um agente, mas o SDK de código aberto é cada vez mais a versão de teste de uma plataforma que guarda para si a memória em grafo e as melhores pontuações em benchmarks.	Desenvolvedores que acrescentam memória de usuário entre sessões a chatbots e agentes.	SDK de código aberto gratuito sob Apache 2.0. Platform: Free (10.000 adds e 1.000 recuperações por mês nos primeiros 30 dias, com chamadas de modelo incluídas, depois 50.000 adds e 10.000 recuperações com a sua própria chave de LLM, com cobrança por uso acima disso até um teto que você define); planos Custom sob orçamento. Os antigos planos Starter de US$ 19 e Pro de US$ 249 não aparecem mais.
SSupermemoryferramenta	4.0/5	Supermemory é o jeito mais rápido de dar a um aplicativo memória sobre seus usuários e busca nos arquivos deles com uma única API, desde que você aceite que o motor é fechado e que o benchmark de vitrine mede recuperação, não respostas.	Equipes de produto que querem memória de usuários e busca em documentos num aplicativo funcionando esta semana e não precisam inspecionar o motor.	Todo plano inclui créditos mensais gastos às mesmas tarifas de uso. Free por US$ 0 com US$ 5 em créditos; Pro por US$ 19/mês com US$ 20; Max por US$ 100/mês com US$ 130; Scale por US$ 399/mês com US$ 600 (SOC 2, HIPAA BAA, opção de auto-hospedagem); Enterprise sob medida. A memória custa US$ 0,005 por 1.000 tokens de texto e a busca US$ 0,005 por 1.000 consultas. O Supermemory local é grátis até 10.000 documentos.
Cogneerepositório	3.8/5	O Cognee monta um grafo de conhecimento compartilhado a partir de quase qualquer fonte, mas seus padrões precisam de um responsável antes de chegar à produção.	Equipes construindo vários agentes que precisam de um grafo de conhecimento compartilhado montado a partir de muitas fontes.	Código aberto sob Apache 2.0. Cognee Cloud: gratuito até 1M de tokens e um workspace, depois $1 por 1M de tokens mais $5 por workspace extra por mês; o Enterprise é um projeto BYOC sob orçamento.
Lettarepositório	3.7/5	A Letta ainda tem as ideias mais bem pensadas sobre memória de agentes, mas reconstruir o produto em pleno voo deixou os usuários antigos com uma migração e os novos com um alvo em movimento rápido.	Desenvolvedores que querem agentes pessoais ou de equipe de longa duração com memória inspecionável e versionada e estão dispostos a adotar um harness inteiro.	Apache 2.0, gratuito para rodar localmente com as suas próprias chaves de modelo. Letta Cloud: Free (3 agentes, 5 MiB por repositório de memória); Pro US$ 20/mês (20 agentes, 50 MiB, cota de modelos); plano API US$ 20/mês mais US$ 0,10 por agente ativo por mês e US$ 0,00015 por segundo de execução de ferramentas, tokens à parte; Teams Pro US$ 20/usuário/mês; Enterprise sob consulta.
MMnemosynerepositório	3.7/5	Mnemosyne é a memória para agentes mais autossuficiente que existe, um arquivo SQLite e nenhum serviço, mas seu histórico de benchmarks é fraco e em parte retirado, então as promessas de qualidade ainda pedem o seu próprio teste.	Desenvolvedores individuais e usuários do Hermes Agent que querem memória persistente na própria máquina sem manter um banco de dados.	Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. Sem serviço hospedado nem plano pago; o custo é a sua própria máquina mais qualquer endpoint remoto de embeddings ou LLM que você escolher.
claude-memrepositório	3.7/5	Memória real entre sessões para o Claude Code, embrulhada em um instalador que empurra você para uma assinatura hospedada e para uma conta de compressão que você precisa vigiar.	Desenvolvedores em projetos longos que querem que o agente lembre das sessões anteriores.	Código aberto (Apache-2.0). A compressão roda no seu plano Anthropic ou na sua própria chave. Planos hospedados do CMEM: Pro a $30/mês, Heavy a $70/mês, Max a $100/mês, com excedentes; preço do TeamBrain não anunciado.
HHolographicrepositório	3.6/5	Holographic é a escolha cuidadosa e offline para usuários do Hermes que querem um repositório de fatos auditável, mas é um plugin com um só mantenedor, sem benchmark padrão e pouco útil fora do Hermes.	Usuários do Hermes Agent que querem uma memória de fatos offline e inspecionável e aceitam que o agente grave os fatos de forma deliberada.	Gratuito e de código aberto sob a licença MIT. A busca por significado e o reordenamento, opcionais, chamam endpoints que você escolhe e paga.
MMemvidrepositório	3.6/5	Memvid é um jeito organizado de entregar memória pesquisável num arquivo único que um agente leva para usar offline, mas é um índice de documentos e não uma camada de memória que entende fatos que mudam, e sua liderança em benchmarks se apoia em números de rivais de 2025.	Desenvolvedores de agentes offline ou de borda que precisam de um arquivo de conhecimento portátil e pesquisável, e não de um modelo de um usuário que muda.	Gratuito sob Apache 2.0. A biblioteca limita cada arquivo a 50 MB por padrão (o nível Free no código-fonte); capacidades maiores, de 2 GB e 10 GB, são liberadas por tickets assinados da memvid.com. Os preços dos planos na nuvem não são publicados.
BByteRoverferramenta	3.4/5	O ByteRover relata 96,1% no LoCoMo e guarda a memória em arquivos que você consegue ler, mas acabou de trocar sua CLI aberta por um app de desktop com login, e essa mudança o torna uma aposta mais arriscada do que os números sugerem.	Equipes de desenvolvimento pequenas que querem que seus agentes de programação compartilhem conhecimento escrito do projeto e aceitam um produto novo sincronizado na nuvem.	Free (100 arquivos de contexto sincronizados na nuvem, compartilhamento em equipe); Pro 15 por mês com cobrança anual e arquivos de contexto ilimitados (a página de preços não mostra símbolo de moeda); Enterprise sob medida, com SOC 2, SSO, RBAC e implantação local.
RRetainDBferramenta	2.9/5	O RetainDB tem um desenho sensato e planos baratos, mas benchmarks próprios que ele exagera, preços contraditórios e cinco meses de silêncio tornam difícil confiar a ele a memória de um produto.	Desenvolvedores que prototipam memória para agentes com pouco orçamento e toleram um fornecedor novo e com equipe enxuta.	Starter gratuito (20.000 gravações de memória e 5.000 leituras de contexto por mês, 1 projeto); Builder US$ 9/mês (75.000 gravações, 15.000 leituras); Pro US$ 29/mês (250.000 gravações, 75.000 leituras); Scale US$ 99/mês (1.000.000 de gravações, 300.000 leituras); Enterprise sob medida. O título da página ainda anuncia US$ 20/mês, que não corresponde a nenhum plano listado.

Lado a lado

As especificações que importam nesta etapa. Verificadas em 6 de nov. de 2026; confirme no site do fornecedor antes de decidir.

Conecte ao seu agente

Servidores MCP que permitem que assistentes como Claude, ChatGPT e Cursor usem essas ferramentas diretamente.

• Memory (reference server) 3.5
• MCP Memory Keeper 3.4

Fontes deste guia

• LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory (arXiv)
• Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents (LoCoMo, arXiv)
• Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (arXiv)
• Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls, and Reflects (arXiv)
• Zep memory benchmarks
• Supermemory research
• ByteRover: Agent-Native Memory Through LLM-Curated Hierarchical Context (arXiv)
• Mnemosyne BEAM benchmark report
• Honcho evals
• Vectorize pricing (Hindsight Cloud)
• Announcing a New Direction for Zep's Open Source Strategy