Память агентов в сравнении: Mem0 vs MemGPT (Letta) vs Zep vs trip2g

Матрица решения

Читайте проигранные строки честно. trip2g не извлекает воспоминания автоматически, не публикует оценку точности recall и имеет самое маленькое сообщество из четырёх. Его уникальное предложение — левый нижний угол: память, которую можно открыть, прочитать, поправить, версионировать и опубликовать как обычные документы.

Mem0: прикручиваемый слой памяти

Mem0 встаёт между вашим агентом и LLM, наблюдает за перепиской, извлекает факты и отдаёт их обратно позже. Это самый популярный вариант по размеру сообщества, у него есть управляемое облако для внедрения без операционки, а самоотчётные числа на LOCOMO обгоняют наивные длинноконтекстные бейзлайны при экономии токенов.

Компромисс: извлечение — само по себе LLM-конвейер. Вы платите вызовами за извлечение на каждое сообщение, а в память попадает суждение экстрактора, не ваше; разбираться, почему агент «помнит» что-то, значит копаться в дашборде, а не читать документ. О цене: бесплатный тариф облака ограничен (порядка 10k хранимых воспоминаний и 1k извлечений в месяц на июль 2026), граф-память — платная функция, а self-hosting тянет свой стек (Docker плюс векторное хранилище вроде Qdrant и локальный запуск модели для извлечения).

Берите Mem0, когда нужна память, накапливающаяся без всякой дисциплины, вас устраивает конвейер извлечения в контуре, а управляемое облако — плюс, а не тревога.

Letta (MemGPT): агент, управляющий своей памятью

Letta вырос из статьи MemGPT, представившей контекстное окно как задачу ОС: память подкачивается и выгружается, а агент сам решает, что держать в core memory, а что в архиве. Это самый архитектурно интересный вариант и полноценный рантайм: на Letta агентов строят, а не прикручивают его к готовым.

Компромисс ровно в этом: принять Letta — значит принять его рантайм и его способ строить агентов. Качество памяти зависит от редакторских решений самого агента, которые впечатляют и озадачивают в равных пропорциях.

Берите Letta, когда строите агентов с нуля, хотите самоуправляемую память как элемент дизайна и цените научную родословную выше drop-in простоты.

Zep: темпоральный граф знаний

Zep загружает переписки и бизнес-данные в Graphiti, свой открытый темпоральный графовый движок: у каждого факта есть интервалы актуальности, так что система отвечает «что было верно тогда», а не только «что верно сейчас». Самоотчётные результаты Zep на LongMemEval (71.2% с GPT-4o против 60.2% у full-context бейзлайна, по их собственному блогу) сделали темпоральные рассуждения его визитной карточкой.

Компромисс: графовый стек — самый тяжёлый из четырёх в эксплуатации, а сам граф — машинный артефакт; его запрашивают, а не читают как документацию.

Берите Zep, когда важна корректность на момент времени (поддержка, CRM-подобные агенты, всё, где факты устаревают) и есть аппетит к графовой инфраструктуре.

trip2g: память как markdown-база знаний

trip2g — не конвейер памяти, а сервер для папки markdown-заметок. Агент пишет память .md-файлами; вотчер синхронизирует их за ~500 мс; recall идёт по MCP с точностью до раздела (search → expand → note_html). Та же база — сайт для людей, с контролем доступа по заметкам, а каждая правка версионируется в note_versions и git-зеркале. Установка одной командой: memcli.

Из «память — это документы» следуют три вещи:

1. Вы можете читать память своего агента как документацию и чинить её редактором. Ни один инструмент в таблице этого не предлагает.
2. Ни конвейера извлечения, ни векторной базы в эксплуатации. Один Go-бинарник с SQLite; векторный индекс встроен.
3. У памяти есть аудитория. Те же заметки служат коллегам под контролем доступа, другим агентам по MCP и — если захотите — читателям как опубликованные страницы. Федерация разносит один запрос по нескольким базам (как).

Обратная сторона, названная прямо:

• Нет автозахвата. Если агенту не велено писать заметки (правила — две строки), ничего не запомнится. Mem0 и Zep захватывают без просьбы.
• Нет оценки точности recall. Мы не гоняли LongMemEval и LOCOMO. Число, которое мы публикуем, — стоимость извлечения: чтение отвечающего раздела вместо целой заметки в 15 раз дешевле по медиане и в 37 раз на длинных заметках, со скриптом на чистом stdlib, который можно запустить против любого инстанса: бенчмарк.
• Самое маленькое сообщество из четырёх. Интеграций и ответов на Stack Overflow будет меньше.

Берите trip2g, когда память должна читаться, правиться в Obsidian и публиковаться; когда проверяемая версионируемая память важнее автоматического захвата; когда память агента и командная база знаний должны быть одним и тем же.

Что брать когда

• Mem0 — захват без дисциплины, управляемый вариант, крупнейшая экосистема.
• Letta — строите агентов на рантайме с самоуправляемой памятью.
• Zep — требование к темпоральной корректности.
• trip2g — память как читаемая, версионируемая база знаний.
• Ничего из списка — если ваши нужды уже закрывает файл CLAUDE.md. Не каждому проекту нужна инфраструктура памяти.

Что бы вы ни выбрали, прогоните собственную оценку на собственной нагрузке: каждый бенчмарк выше, включая наш, опубликован вендором самого инструмента.

FAQ

trip2g — замена Mem0?
Только если ваша задача — «память, которую я читаю и контролирую». Если задача — «автоматически захватывать факты из тысяч пользовательских переписок», то нет, и Mem0 подходит лучше.

trip2g может сосуществовать с этими инструментами?
Да. Часть команд держит слой извлечения для разговорных мелочей и markdown-базу для долговечных знаний. Базы не конкурируют за одни и те же факты.

Почему trip2g не гоняет LongMemEval?
Бенчмарк измеряет конвейеры «извлечение и recall» поверх истории переписки. У trip2g сознательно нет шага извлечения, поэтому честное число для него — стоимость извлечения, и мы публикуем его с воспроизводимым скриптом.

Как выглядит миграция наружу?
Из trip2g: скопировать папку .md-файлов или git clone зеркала; шага экспорта нет, потому что формат хранения и есть формат экспорта. Пути экспорта конкурентов смотрите в их документации.

Что дешевле всего в эксплуатации?
Для self-hosting trip2g — один бинарник с SQLite. Mem0 OSS хочет векторное хранилище; Zep CE — графовый стек; Letta — Postgres плюс рантайм. Управляемые облака переносят цену в подписку.

Смотрите также

• Обзор MCP-серверов памяти — хаб-страница этого кластера
• Постоянная память для Claude Code — практический туториал
• Долгосрочная память для ИИ-агентов — полный справочник по настройке
• LLM Wiki — паттерн, стоящий за памятью-как-базой-знаний
• Экономия токенов: замеры — наше единственное опубликованное число, воспроизводимое