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TOP 10 GITHUB · #03 · LEMBRA

Guia de instalação: Hindsight

Memória de longo prazo para agentes de IA: o agente guarda o que aprende e lembra na próxima conversa. Gratuito e de código aberto (MIT).

Antes de instalar

  • Um PC ou servidor com Docker (o jeito recomendado), ou Python com pip.
  • Uma chave de LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq e outros) ou um modelo local (Ollama, LM Studio). O Hindsight usa o LLM pra extrair e organizar as memórias.
  • Roda em Windows, Mac e Linux. Mac com processador Intel, na instalação por Python: use o pacote hindsight-all-slim.
  • Não quer manter servidor? Existe o Hindsight Cloud (pago por uso, com créditos grátis pra começar).
Diagrama oficial: retain, recall e reflect
imagem: github.com/vectorize-io/hindsight

Instalar

DOCKER (WINDOWS, MAC OU LINUX)

No terminal, troque sk-xxx pela sua chave. Outro provedor? Troque openai por anthropic, gemini, groq ou ollama.

docker run -it --pull always --name hindsight --restart unless-stopped -p 8888:8888 -p 9999:9999 -e HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER=openai -e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY=sk-xxx -v hindsight-data:/home/hindsight/.pg0 ghcr.io/vectorize-io/hindsight:latest

Pronto: API em localhost:8888 e painel em localhost:9999.

SEM DOCKER (PYTHON)

pip install hindsight-api

Defina HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY e rode hindsight-api.

Primeiro uso

  • No seu agente: instale o hindsight-client e use retain (guardar) e recall (buscar), com um banco por cliente.
  • Atalho de 2 linhas: o hindsight-litellm embrulha o seu cliente OpenAI/Anthropic e guarda e busca memória sozinho.
  • Agente de código (Claude Code, Cursor, Codex):
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install claude-code

Também tem integração com n8n, Zapier, LangChain e outros.

Cuidados

  • Dado pessoal (LGPD): memória de cliente é dado pessoal. Ligue o Memory Defense (opcional, por banco): ele procura dados pessoais e segredos em cada memória e mascara ou bloqueia antes de salvar.
  • Use um banco de memória por cliente: os bancos são isolados entre si.
  • Custo: guardar e analisar memórias usa um LLM, então gasta tokens do seu provedor.
  • Para automação simples, a própria documentação avisa que pode ser exagero. E é versão 0.x: muda rápido.

Links oficiais

Passo a passo da documentação oficial do projeto · informações de 09/10/2026 · versão 0.10.3. A Stratia não tem vínculo com o projeto; marcas e imagens pertencem aos seus titulares.

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