Supermemory
Supermemory · Produtividade · Aprendizado
O Supermemory é uma API de memória para IA que dá aos agentes contexto duradouro entre sessões. Extrai fatos, monta perfis e os devolve por busca ou MCP.
Sobre Supermemory
What Is Supermemory
O Supermemory é uma camada de memória de longo prazo para IA, um motor de memória e contexto feito para agentes. Você envia o que seu agente vê, como conversas, arquivos, URLs ou uma unidade sincronizada, e ele transforma essa entrada bruta em fatos estruturados. Esses fatos se conectam entre si e são acompanhados ao longo do tempo, e depois voltam como um perfil, um resultado de busca ou um arquivo que o agente consegue ler. A equipe chama o produto de motor padrão para memória e aprendizado contínuo, e ele roda com qualquer modelo e qualquer ambiente, sem prender você a um só fornecedor.
O problema que ele ataca é simples. Quase toda ferramenta de IA esquece tudo entre conversas, então você repete suas preferências e seu contexto a cada sessão nova. Montar essa memória sozinho costuma significar acoplar um banco vetorial a um app e escrever à mão a lógica que decide o que guardar. O Supermemory assume esse trabalho. Ele roda memória e recuperação juntas, então os fatos se fundem, se atualizam, se contradizem ou são descartados quando chega informação nova, em vez de se acumularem como trechos obsoletos.
O limite principal é escopo e custo. É infraestrutura para desenvolvedores, não um app de consumo que você abre e usa para conversar. Você precisa de uma chave de API e de um pouco de código para tirar proveito, e uma ingestão pesada consome de um saldo mensal de créditos medido a cada mil tokens processados. Empresas que querem extração avançada de PDF ou implantação auto-hospedada e isolada precisam subir para o plano Scale ou Enterprise.
Getting Started
- Crie uma conta em console.supermemory.ai e confira o plano grátis, que inclui $5 em créditos todo mês.
- Gere uma chave de API, instale o SDK para TypeScript ou Python, ou conecte o servidor MCP em mcp.supermemory.ai.
- Envie seu primeiro conteúdo com uma chamada a add(), marcando-o com um containerTag que isole um usuário, projeto ou cliente.
- Consulte o que guardou com search() para resultados híbridos mais o grafo ao redor de cada acerto, ou profile() para os fatos fixos de um usuário.
- Mantenha os dados em dia trocando os envios manuais por um conector como Google Drive, Notion ou Gmail, para que as mudanças se sincronizem sozinhas.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Supermemory.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores que criam agentes de IA
- Startups com produtos de chat ou assistentes
- Equipes com regras rígidas de dados
Tarefas
- Manter o contexto do assistente entre sessões
- Construir conhecimento pesquisável a partir de arquivos variados
- Gerar resumos de suporte ou vendas
- Prototipar memória no computador
Cenários
- Um agente de código que lembra um projeto
- Um assistente pessoal em vários aparelhos
- Um backend SaaS multiusuário
Principais recursos
Memória que infere, atualiza e esquece
O Supermemory não guarda uma pasta plana de embeddings. Ele monta um grafo vivo onde fatos novos atualizam, ampliam ou derivam dos antigos, e fatos vencidos saem de cena quando o contexto muda. O histórico fica guardado para auditoria, então você vê por que uma resposta atual substituiu uma anterior.
API de perfis sem consulta
Uma API de perfis entrega uma foto fixa de cada usuário, tarefa ou cliente, anexada a cada turno sem chamada de busca. Ela guarda fatos estáticos como nome ou fuso horário, além de outros vivos que mudam conforme a pessoa interage, o que reduz várias buscas a uma única chamada de dezenas de milissegundos.
Busca híbrida e travessia do grafo
Uma chamada devolve busca semântica sobre memórias, trechos de documentos ou ambos, com filtros, reordenação e as ligações do grafo ao redor de cada resultado. O tempo médio de servidor fica em 187 ms, um número que a equipe publica para laços de agentes que não podem esperar.
SuperRAG para documentos
O SuperRAG extrai, fatia e recupera PDF, imagens, áudio, vídeo e código com um fatiamento contextual que segue o significado e não a contagem de caracteres. Não há embeddings nem bancos vetoriais para você rodar, o que remove uma camada inteira de manutenção.
Conectores que seguem sincronizando
Google Drive, Gmail, Notion, OneDrive, GitHub, Granola, Amazon S3 e um rastreador web se conectam com um clique de OAuth. A primeira sincronização importa tudo, os webhooks levam as mudanças em segundos, e uma passada agendada a cada quatro horas captura o que um webhook deixou passar.
Roda em qualquer lugar, até isolado
O mesmo motor e a mesma API rodam na nuvem do Supermemory, na sua própria VPC ou instância dedicada, ou no seu notebook como um binário local. O código escrito contra o servidor local vai para a nuvem trocando uma URL base.
Prós e contras
Prós
- Uma única API cobre ingestão, busca e perfis, então as equipes economizam montar um sistema de recuperação à parte.
- Os benchmarks ficam no topo do LongMemEval, LoCoMo e ConvoMem, e a equipe publica os resultados.
- Um plano grátis com $5 em créditos por mês mais um Pro de $19 por mês mantêm barato o ponto de entrada.
- Os conectores e o suporte a MCP fazem a memória seguir o usuário entre ChatGPT, Claude e agentes de código.
- Scale e Enterprise somam SOC 2, HIPAA, GDPR e implantação isolada para o trabalho regulado.
Contras
- É infraestrutura para desenvolvedores, então quem não programa tira pouco proveito sem uma chave de API e trabalho de integração.
- O uso é medido por mil tokens, e uma ingestão pesada pode esgotar rápido o saldo de créditos incluído.
- A extração avançada de PDF com OCR de figuras fica atrás do plano Scale de $399 por mês e acima.
- As vagas de equipe são limitadas a 1 no plano grátis e 3 no Pro, o que trava equipes em crescimento antes do Scale.
Perguntas frequentes
É uma camada de memória para agentes de IA. Você envia conteúdo como conversas, arquivos ou URLs, ele transforma tudo em fatos e perfis estruturados, e devolve por busca ou por uma conexão MCP para que um agente conserve o contexto entre sessões.
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