Mem0 คือ "ความจำ" ของ AI ที่หลายคนรอมานาน เพราะ LLM ทุกตัวมันเป็น…
Mem0 เลยทำตัวเป็น memory layer มาคั่นกลาง คอยเก็บความจำแบบ persistent ให้อัตโนมัติ โดยที่เราไม่ต้องไปรื้อ pipeline เดิมเลย เบื้องหลังมันใช้ hybrid storage 3 แบบรวมกัน คือ vector store ไว้ค้นแบบความหมาย (semantic) graph store ไว้เก็บความสัมพันธ์ และ key-value ไว้เก็บข้อมูลที่เป็นโครงสร้าง
ที่ผมว่าน่าสนใจคือฟีเจอร์ "Dream Consolidation" ครับ มันจะคอยรวม memory ที่ซ้ำกัน แก้ข้อมูลที่ขัดแย้งกันเอง แล้วก็ลบของเก่าที่ไม่จำเป็นออก เหมือนตอนเรานอนหลับแล้วสมองจัดระเบียบความทรงจำให้ ส่วนเวลาค้นก็เป็น semantic search หาตามความหมายไม่ใช่หาคำที่ตรงเป๊ะ แถมแบ่ง scope ได้เป็น Project / Session / Global และจัดหมวดความจำให้อัตโนมัติ 10 หมวด ตั้งแต่ Identity, Preferences, Goals ไปจนถึง Lessons กับ Work
ตัวโปรเจกต์เองเป็น open source ที่คนใช้เยอะมาก ตอนนี้บน GitHub มีกว่า 50,000 stars แล้ว (ตัวเลขขยับเร็วมาก) เป็นบริษัทที่ผ่าน Y Combinator รุ่น S24 และเพิ่งระดมทุนไป 24 ล้านดอลลาร์จาก Basis Set, Peak XV และ YC ส่วนเรื่องที่เคลมว่าประหยัด token ได้เยอะในบางเคสนั้นก็มีจริง แต่ขึ้นอยู่กับงานเป็นหลัก ไม่ใช่ทุกเคสจะได้เท่ากัน อันนี้ผมขอ mark ไว้ว่าแล้วแต่ use case นะครับ
ทีนี้ของใหม่ที่เพิ่งออกเมื่อวันที่ 23 มิ.ย. คือ Mem0 Plugin for Pi Code ครับ ใครยังไม่รู้จัก Pi Code มันคือ AI coding agent ที่รันบน terminal สาย minimalist พอเอา plugin นี้มาเสียบ Pi ก็จะมีความจำแบบ semantic ข้าม session ข้าม project ได้เลย มันจะจำโครงสร้างโปรเจกต์ จำ tech decision ที่เราเคยตัดสินใจ จำ preference และ lesson ที่เคยเจอ ไม่ต้องมาเล่าใหม่ทุกรอบ
ติดตั้งก็ง่ายมาก แค่บรรทัดเดียว pi install npm:@mem0/pi-agent-plugin แล้วก็มี slash command ให้ใช้ทั้ง /mem0-remember, /mem0-search, /mem0-dream, /mem0-scope
ความเห็นผมนะ concept มันดีและตอบโจทย์มาก เพราะ "ความจำ" คือ pain point ที่แท้จริงของ AI agent ทุกตัว หลายคนเปรียบว่า memory portability แบบนี้คล้ายๆ ตอนที่ Redis เข้ามาในยุค web เลย แต่ของจริงก็ยังมี rough edges อยู่ครับ บางทีการ retrieve ก็ยังไม่แม่นเป๊ะ มีเรื่อง latency และตอนนี้ก็มี benchmark controversy ที่เจ้าอื่นอย่าง Letta กับ Zep ออกมาท้วงเรื่องตัวเลขกันอยู่ ผมเลยมองว่าน่าลองมากสำหรับงาน prototype แต่ถ้าจะเอาขึ้น production จริงๆ ก็ต้องเทสกับงานตัวเองให้ดีก่อนนะครับ
ทุกคนคิดว่าไงกับเรื่อง "ความจำ" ของ AI ครับ จะกลายเป็น infra พื้นฐานที่ทุก agent ต้องมีไหม
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac