Mnexium AI
Mnexium · Chatbot
O Mnexium AI é uma plataforma de infraestrutura de memória para IA que adiciona memória persistente a apps e agentes de IA com cerca de duas linhas de código. Pense nele como uma API de memória para IA. Ele fica entre a sua aplicação e o seu modelo, e injeta o histórico de chat, a memória de longo prazo para agentes de IA e o contexto estruturado em cada requisição. Funciona com os modelos da OpenAI, Anthropic e Gemini por meio de um único endpoint.
Sobre Mnexium AI
O que é o Mnexium AI
O Mnexium AI é uma camada de memória para apps e agentes de LLM. A maioria dos produtos de IA esquece tudo quando uma sessão termina. Cada conversa nova começa do zero. O Mnexium resolve isso ao guardar o que um agente aprende sobre um usuário e devolver essas informações em requisições posteriores, sem que você tenha de montar o próprio banco de dados e a pilha de orquestração. É memória persistente para apps LLM, empacotada como serviço.
A plataforma divide o contexto em quatro sistemas: histórico de chat para a conversa atual, memória de agentes para fatos de longo prazo sobre um usuário, estado do agente para o progresso de tarefas de várias etapas, e registros para entidades respaldadas por esquema, como tickets ou contas. Você ativa cada um com uma flag como history: true ou recall: true, e o Mnexium monta o prompt final para o modelo.
O principal limite é que o Mnexium é voltado para desenvolvedores. Não há construtor visual nem interface de chat para quem não programa. Você precisa se sentir à vontade editando código e conectando uma chave de API, e o preço escala com o uso, o que pode elevar os custos em apps de alto volume.
Como começar
- Cadastre-se no site do Mnexium, ou comece pelo plano gratuito que não exige cadastro para testar a API básica.
- Instale uma biblioteca cliente com
npm install @mnexium/sdkpara Node.js oupip install mnexiumpara Python. - Inicialize o cliente e configure as opções de aprendizado, recall e histórico uma vez, no nível do cliente.
- Crie um sujeito para cada usuário e então chame
process()nas suas requisições para que o Mnexium monte a memória e o contexto sozinho. - Abra os logs e os eventos de recall para conferir exatamente qual memória foi guardada e injetada em uma requisição específica.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Mnexium AI.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores independentes criando o primeiro assistente de IA
- Equipes de produto pequenas com apps em produção
- Líderes de engenharia em plataformas de tráfego alto
Tarefas
- Dar a um chatbot memória de conversas passadas
- Retomar fluxos de agentes de várias etapas
- Gerenciar dados estruturados dentro de um app de IA
Cenários
- Um bot de suporte que lembra os tickets anteriores de um cliente
- Um assistente de código que recorda a stack e as preferências de um desenvolvedor
- Uma stack de modelos trocada
Principais recursos
Memória persistente em duas linhas de código
O Mnexium foi feito para encaixar em um app existente em vez de substituí-lo. Você adiciona um objeto mnx às suas chamadas cURL ou HTTP, ou usa os SDKs oficiais para Node.js e Python. Só isso. Essa pequena mudança ativa a memória de longo prazo, então o seu app LLM lembra os usuários entre sessões sem um banco de dados vetorial próprio.
Quatro sistemas para gerenciar o contexto
A plataforma separa o contexto em histórico de chat, memória de agentes, estado do agente e registros. Cada um roda de forma independente. É uma API de gestão de contexto na qual você mantém a continuidade no nível da sessão sem tocar na memória de longo prazo, ou guarda o estado de tarefas sem contaminar os fatos do usuário. Mantê-los separados é o que permite à mesma API servir tanto chat personalizado quanto fluxos de dados determinísticos.
Agnóstico de modelo por design
O Mnexium roteia para as APIs Chat Completions e Responses da OpenAI, para a Anthropic e para o Gemini do Google sem prender você a um provedor. As memórias e os registros continuam acessíveis entre provedores enquanto você manter o mesmo subject_id. Troque de modelo quando quiser. A memória do seu agente não reinicia.
Extração automática de fatos e registros
Com learn: true ativado, a plataforma retira fatos e preferências das conversas sozinha. Os registros vão além: defina records.learn como auto ou force e o Mnexium extrai entidades estruturadas do diálogo. Isso significa dados limpos sem que você escreva prompts de extração.
Montagem determinística do prompt
Cada requisição passa por uma ordem de montagem fixa: prompt de sistema, estado do agente, memórias, registros, histórico de chat e, por fim, a sua mensagem. Como a ordem é previsível, você raciocina exatamente sobre o que o modelo vê. Logs, traces e eventos de recall mostram o que foi injetado e por quê, o que torna a depuração muito mais fácil do que adivinhar.
Observabilidade integrada
O Mnexium expõe logs e eventos de recall em cada etapa. Você inspeciona quais memórias foram recuperadas, quais registros foram atualizados e qual prompt o modelo recebeu. Para equipes que lançam um recurso de memória para IA, essa visibilidade é a diferença entre lançar e lançar às cegas.
Prós e contras
Prós
- A memória persistente chega com uma pequena mudança de código em vez de uma reconstrução completa.
- Uma única API abrange OpenAI, Anthropic e Gemini, então as trocas de modelo não reiniciam a memória.
- O plano gratuito é de fato utilizável, sem cadastro para o acesso básico à API.
- Registros e estado do agente cobrem fluxos estruturados que a memória vetorial pura não alcança.
- Logs e eventos de recall deixam claro o que o modelo realmente viu.
Contras
- Sem construtor visual, então quem não programa não consegue usá-lo sem um desenvolvedor por perto.
- Os custos escalam com as requisições e as operações de memória, o que se acumula em apps grandes.
- Prender a memória do produto a uma API de terceiros significa uma dependência extra na sua stack.
Perguntas frequentes
O Mnexium adiciona memória e contexto a apps e agentes de IA. O seu app envia uma requisição de API normal com algumas opções mnx, e o Mnexium recupera o histórico, a memória de longo prazo, o estado do agente e os registros antes de montar um prompt enriquecido para o modelo.
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