Mnexium AI
Mnexium · Chatbot
Mnexium AI est une plateforme d'infrastructure de mémoire pour l'IA qui ajoute une mémoire persistante aux apps et agents d'IA avec environ deux lignes de code. Voyez-la comme une API de mémoire pour l'IA. Elle se place entre votre application et votre modèle, puis injecte l'historique de chat, la mémoire à long terme pour agents d'IA et le contexte structuré dans chaque requête. Elle fonctionne avec les modèles OpenAI, Anthropic et Gemini via un seul endpoint.
À propos de Mnexium AI
Qu'est-ce que Mnexium AI
Mnexium AI est une couche de mémoire pour les apps et agents LLM. La plupart des produits d'IA oublient tout dès qu'une session se termine. Chaque nouvelle conversation repart de zéro. Mnexium corrige cela en stockant ce qu'un agent apprend sur un utilisateur et en le réinjectant lors des requêtes suivantes, sans que vous ayez à monter votre propre base de données et votre pile d'orchestration. C'est de la mémoire persistante pour apps LLM, empaquetée en service.
La plateforme répartit le contexte en quatre systèmes : historique de chat pour la conversation en cours, mémoire d'agents pour les faits à long terme sur un utilisateur, état de l'agent pour l'avancement des tâches à plusieurs étapes, et enregistrements pour les entités adossées à un schéma comme les tickets ou les comptes. Vous activez chacun avec un indicateur du type history: true ou recall: true, et Mnexium assemble le prompt final pour le modèle.
La principale limite, c'est que Mnexium s'adresse aux développeurs. Pas de constructeur visuel. Pas d'interface de chat pour ceux qui ne codent pas. Il faut être à l'aise avec l'édition de code et le branchement d'une clé d'API, et le prix suit l'usage, ce qui peut faire grimper les coûts sur les apps à fort volume.
Pour commencer
- Inscrivez-vous sur le site de Mnexium, ou partez de l'offre gratuite qui ne demande aucune inscription pour tester l'API de base.
- Installez une bibliothèque cliente avec
npm install @mnexium/sdkpour Node.js oupip install mnexiumpour Python. - Initialisez le client et configurez une fois les options d'apprentissage, de recall et d'historique au niveau du client.
- Créez un sujet pour chaque utilisateur, puis appelez
process()sur vos requêtes pour que Mnexium assemble automatiquement la mémoire et le contexte. - Ouvrez les logs et les événements de recall pour vérifier exactement quelle mémoire a été stockée et injectée pour une requête donnée.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Mnexium AI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les développeurs indépendants qui créent leur premier assistant d'IA
- Les petites équipes produit avec des apps en production
- Les responsables techniques de plateformes à fort trafic
Tâches
- Donner à un chatbot la mémoire des conversations passées
- Reprendre des workflows d'agents à plusieurs étapes
- Gérer des données structurées dans une app d'IA
Cas d'usage
- Un bot de support qui se souvient des tickets précédents d'un client
- Un assistant de code qui se rappelle la stack et les préférences d'un développeur
- Une stack de modèles changée
Fonctionnalités clés
Une mémoire persistante en deux lignes de code
Mnexium est conçu pour s'intégrer dans une app existante plutôt que pour la remplacer. Vous ajoutez un objet mnx à vos appels cURL ou HTTP, ou vous utilisez les SDK officiels pour Node.js et Python. C'est tout. Ce petit changement active la mémoire à long terme, donc votre app LLM se souvient des utilisateurs entre les sessions sans base de données vectorielle maison.
Quatre systèmes pour gérer le contexte
La plateforme sépare le contexte en historique de chat, mémoire d'agents, état de l'agent et enregistrements. Chacun tourne indépendamment. C'est une API de gestion du contexte où vous gardez la continuité au niveau de la session sans toucher à la mémoire à long terme, ou vous stockez l'état d'une tâche sans polluer les faits de l'utilisateur. C'est en les séparant que la même API sert à la fois un chat personnalisé et des workflows de données déterministes.
Indépendant du modèle par conception
Mnexium route vers les API Chat Completions et Responses d'OpenAI, vers Anthropic et vers Gemini de Google sans vous enfermer chez un fournisseur. Les mémoires et les enregistrements restent accessibles d'un fournisseur à l'autre tant que vous gardez le même subject_id. Changez de modèle quand vous voulez. La mémoire de votre agent ne se réinitialise pas.
Extraction automatique des faits et des enregistrements
Avec learn: true, la plateforme tire toute seule les faits et les préférences des conversations. Les enregistrements vont plus loin : réglez records.learn sur auto ou force et Mnexium extrait des entités structurées du dialogue. Vous obtenez ainsi des données propres sans écrire vous-même les prompts d'extraction.
Assemblage déterministe du prompt
Chaque requête suit un ordre d'assemblage fixe : prompt système, état de l'agent, mémoires, enregistrements, historique de chat, puis votre message. Comme l'ordre est prévisible, vous raisonnez précisément sur ce que voit le modèle. Logs, traces et événements de recall montrent ce qui a été injecté et pourquoi, ce qui rend le débogage bien plus simple que la devinette.
Observabilité intégrée
Mnexium expose des logs et des événements de recall à chaque étape. Vous inspectez quelles mémoires ont été récupérées, quels enregistrements ont été mis à jour et quel prompt le modèle a reçu. Pour les équipes qui livrent une fonctionnalité de mémoire pour l'IA, cette visibilité fait la différence entre livrer et livrer à l'aveugle.
Avantages et inconvénients
Avantages
- La mémoire persistante arrive avec un petit changement de code plutôt qu'une reconstruction complète.
- Une seule API couvre OpenAI, Anthropic et Gemini, donc les changements de modèle ne réinitialisent pas la mémoire.
- L'offre gratuite est vraiment utilisable, sans inscription pour l'accès de base à l'API.
- Les enregistrements et l'état de l'agent couvrent des workflows structurés que la mémoire vectorielle pure n'atteint pas.
- Les logs et les événements de recall montrent clairement ce que le modèle a réellement vu.
Inconvénients
- Pas de constructeur visuel, donc ceux qui ne codent pas ne peuvent pas l'utiliser sans un développeur sous la main.
- Les coûts suivent les requêtes et les opérations de mémoire, ce qui s'accumule sur les grandes apps.
- Lier la mémoire du produit à une API tierce ajoute une dépendance de plus dans votre stack.
Questions fréquentes
Mnexium ajoute de la mémoire et du contexte aux apps et agents d'IA. Votre app envoie une requête d'API normale avec quelques options mnx, et Mnexium récupère l'historique, la mémoire à long terme, l'état de l'agent et les enregistrements avant de construire un prompt enrichi pour le modèle.
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