Memória central para agentes de inteligência artificial
Desenvolvido pela Activeloop, o Hivemind oferece uma camada de memória centralizada para todos os agentes de inteligência artificial. Essa estrutura baseada em TypeScript permite que diferentes agentes compartilhem dados e se comuniquem por meio de um pool de inteligência comum.
Atualizações
- 24 de outubro de 2026: Estrelas 1,635 → 1,634, versão mais recente v0.7.165 (24 de outubro de 2026).
- 23 de outubro de 2026: Estrelas 1,632 → 1,635, versão mais recente v0.7.164 (22 de outubro de 2026).
- 22 de outubro de 2026: Estrelas 1,626 → 1,632, versão mais recente v0.7.162 (22 de outubro de 2026).
- 15 de outubro de 2026: Estrelas 1,624 → 1,626, versão mais recente v0.7.161 (14 de outubro de 2026).
O que você ganha
- Ele cria uma camada comum de memória e coordenação para todos os seus agentes de IA.
- Ele transforma automaticamente padrões de solução bem-sucedidos de sessões anteriores em habilidades reutilizáveis.
- Reduz custos ao permitir que os agentes atinjam a meta usando menos tokens e menos etapas.
Instalação
npm install -g @deeplake/hivemind && hivemind installExecução
hivemind statusSe você não programa
Quero criar uma camada de memória comum entre meus agentes de IA usando a ferramenta Hivemind. Depois de concluir a instalação com o comando npm install -g @deeplake/hivemind && hivemind install, explique passo a passo como meus agentes podem compartilhar dados históricos da sessão com mais eficiência e como converter automaticamente esses dados em arquivos de habilidades.
Repositório: https://github.com/activeloopai/hivemind. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.
Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.
Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.
Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.
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Links
A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-06-11: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.