Memento donne aux LLM ce qui leur a le plus manqué: une vraie mémoire. Illimitée. Persistante entre sessions, IDE et machines. Partagée avec l'équipe. Consultable et éditable sur le web. Étrangement humaine.
Fonctionne avec Cursor · Claude Code · Windsurf · Copilot
Pendant que le reste du monde court après le QI, le savoir et des modèles toujours plus grands pour un agent de coding vraiment autonome, Memento sait que le fossé n'était jamais là.
C'était l'incapacité du LLM à apprendre quoi que ce soit de nouveau et à le retenir. Voilà pourquoi les LLM écrasent les humains sur LeetCode from scratch, mais font des erreurs enfantines dans une grande codebase existante. Au-delà d'une session de chat, ils ne peuvent pas apprendre dans le temps comme un humain: styles, conventions, architecture, savoir tribal, pièges enterrés, quelles fonctions existent et comment elles s'enchaînent. Cette mémoire vécue, chaque développeur humain l'a. Chaque LLM en manque.
Du moins jusqu'à maintenant.
Pendant que vous travaillez avec votre LLM, Memento enregistre discrètement ce qui mérite d'être retenu: décisions d'architecture, pièges, motifs dans votre code. Pas besoin de demander. À la session suivante, les bons souvenirs remontent automatiquement avant la réponse.
Vous voulez graver quelque chose? Dites /remember everything we just learned about the OAuth flow. Le rappeler plus tard? /recall database structure for the billing service. Permanent. Cherchable. À vous.
Chaque nœud de mémoire est une page en clair dans le dashboard. Ouvrez, lisez ce que l'IA croit savoir, corrigez, ajoutez ou importez, supprimez le périmé. Pas de boîte noire.
Les souvenirs vivent par défaut dans votre scope personnel. Placez-les dans une org d'équipe et l'IA de chaque collègue peut les rappeler. L'IA d'un nouveau développeur arrive le jour 1 en connaissant déjà l'architecture.
Memento est une approche fondamentalement différente de la mémoire IA. Voici ce qui le distingue.
La mémoire de votre IA est un graphe de nœuds liés, en clair. Parcourez-les dans le dashboard web, lisez exactement ce qu'elle sait, corrigez-la quand elle a tort.
Votre mémoire vit dans le cloud et voyage avec vous: machines, projets, tous vos outils. Votre IA reprend exactement là où elle s'était arrêtée.
Créez une org, invitez l'équipe, partagez la connaissance du code immédiatement. Quand l'IA de l'un apprend quelque chose, celle de tous peut s'en souvenir.
Les souvenirs sont organisés dans une hiérarchie qui donne le contexte automatiquement. Votre IA peut zoomer sur un détail ou reculer vers l'architecture. Vector DB, graphes de connaissances et pipelines RAG seuls ne le font pas. Memento utilise les trois, sous une hiérarchie qui donne à chaque souvenir son contexte.
Memento mélange similarité sémantique, correspondance de mots-clés, parcours du graphe de connaissances et résumés par niveaux sur la base hiérarchique. Le bon souvenir remonte que votre requête colle aux mots exacts, au sens, ou juste à la partie du système où vous travaillez.
Pas seulement du stockage: un workflow complet. Réveillez l'IA, rappelez le savoir, mémorisez, passez le relais, enquêtez sur le code, gérez les tâches. Chaque commande est une procédure éprouvée.
La plupart de la mémoire IA aujourd'hui est un seul fichier: .cursorrules, AGENTS.md, le system prompt d'un chat. Ça marche pour une poignée de règles. Memento vise une autre échelle: un graphe hiérarchique qui passe de 200 à 200 000 souvenirs sans perdre sa structure granulaire et riche en contexte. Rappel sémantique, mot-clé et graphe font remonter le bon au bon moment. C'est pourquoi Memento tient sur des codebases matures de 500K lignes.
Aujourd'hui les LLM n'apprennent rien après l'entraînement. Ils n'ont aucun mécanisme pour retenir l'information entre conversations. Memento change cela. Chaque session s'appuie sur la précédente. Votre IA au sixième mois est bien plus capable qu'au premier jour.
Ce qui nous sépare encore de l'intelligence artificielle générale, c'est l'apprentissage continu. Aujourd'hui les LLM ne peuvent pas se réentraîner, ni réajuster leurs paramètres en temps réel, sans oubli catastrophique.
C'est un handicap énorme. Les humains, bien que moins performants que les LLM à bien des égards, les surpassent largement lorsqu'il s'agit d'apprendre et de retenir de nouvelles choses.
Memento ferme ce fossé. Un système de mémoire externe qui permet à un LLM d'accumuler des connaissances, de s'appuyer sur l'expérience et de s'améliorer à chaque session.
Ce à quoi votre IA pense activement: projets en cours, questions ouvertes, décisions récentes. Chargé au début de chaque session pour reprendre exactement où vous vous êtes arrêtés.
Expériences formatrices qui façonnent le comportement. Le déploiement cassé. La décision d'architecture qui a sauvé des mois. Des leçons qui changent durablement comment l'IA aborde les problèmes.
Un registre de ce qui s'est passé, quand, et dans quel ordre. Journaux de session, handoffs, piles d'activité quotidiennes. L'IA peut remonter sa propre histoire pour comprendre comment elle est arrivée à une décision.
Trois stratégies de recherche ensemble: sémantique (par le sens), mot-clé (correspondances exactes) et graphe de connaissances (concepts liés). L'IA trouve les bons souvenirs même si vous formulez autrement.
Tous les souvenirs ne se valent pas. Certains s'estompent, d'autres restent nets. Ils portent un poids qui change leur chance de remonter. Les détails inutiles s'effacent. Les leçons critiques restent.
À la fin d'une session, /sleep revoit ce qui s'est passé, consolide l'essentiel en mémoire long terme, passe le relais à demain et vide la pile du jour. Votre IA se réveille avec hier déjà traité. Un parallèle discret avec la façon dont un cerveau biologique transforme une journée d'expérience en savoir durable pendant la nuit.
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