# Agent memory · Veille technologique

[Source canonique](<https://sebastien.rigaux.be/veille/tags/agent-memory>)

Conservation et récupération du contexte utile entre étapes ou sessions d’un agent.

Tags associés : [AI Agents](<https://sebastien.rigaux.be/veille/tags/ai-agents>) · [Knowledge graphs](<https://sebastien.rigaux.be/veille/tags/knowledge-graphs>) · [RAG](<https://sebastien.rigaux.be/veille/tags/rag>)

## [oh-my-hermes : orchestrer modèles, compétences et vérification](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/oh-my-hermes-orchestrer-modeles-competences-et-verification>)

oh-my-hermes ajoute une couche d’orchestration à Hermes Agent : le projet associe modèles et niveaux de raisonnement à des catégories de travail, charge des compétences à la demande et peut découper un objectif en graphe de tâches parallèles. Chaque tâche conserve un périmètre d’écriture distinct, tandis qu’un nœud séparé vérifie le résultat.

Le choix architectural le plus notable est de **séparer préparation et preuve d’exécution** : un plan ne devient pas un travail réalisé, et un agent qui annonce avoir terminé ne suffit pas à valider le résultat. Le projet propose aussi une mémoire soumise à revue et une TUI dédiée, sans remplacer ni modifier Hermes Agent.

2026-10-28 · [Markdown](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/oh-my-hermes-orchestrer-modeles-competences-et-verification.md>) · [Ressource originale](<https://github.com/rlaope/oh-my-hermes>)

## [Engram : mémoire persistante pour agents AI compatibles MCP](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/engram-memoire-persistante-pour-agents-ai-compatibles-mcp>)

Engram propose une **mémoire persistante** pour agents AI, compatible avec tout agent supportant le protocole MCP (Claude Code, Gemini CLI, Codex, VS Code, etc.). L’outil fonctionne comme un binaire Go unique sans dépendance externe, stockant les souvenirs dans un fichier SQLite avec recherche FTS5 intégrée. Il offre une interface TUI, la synchronisation Git, et une extension cloud auto-hébergeable, tout en restant local-first et open source sous licence MIT.

2026-10-16 · [Markdown](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/engram-memoire-persistante-pour-agents-ai-compatibles-mcp.md>) · [Ressource originale](<https://engram.gentlemanprogramming.com/>)

## [Rowboat : un assistant IA qui conserve le contexte de travail](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/rowboat-un-assistant-ia-qui-conserve-le-contexte-de-travail>)

Rowboat se présente comme un assistant collaboratif capable de conserver de la mémoire et de travailler avec des outils. Son dépôt permet d’examiner son architecture et ses intégrations plutôt que de s’en tenir à la présentation produit.

2026-02-15 · [Markdown](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/rowboat-un-assistant-ia-qui-conserve-le-contexte-de-travail.md>) · [Ressource originale](<https://github.com/rowboatlabs/rowboat>)

## [Claude-Mem : retrouver le contexte entre les sessions d’agents](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/claude-mem-retrouver-le-contexte-entre-les-sessions-d-agents>)

Claude-Mem capture les actions d’une session, les résume et réinjecte des éléments pertinents dans les sessions suivantes. Le dépôt décrit une mémoire persistante compatible avec plusieurs assistants de développement.

2026-02-04 · [Markdown](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/claude-mem-retrouver-le-contexte-entre-les-sessions-d-agents.md>) · [Ressource originale](<https://github.com/thedotmack/claude-mem>)

## [Mastra 101 : apprendre à construire des agents dans son éditeur](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/mastra-101-apprendre-a-construire-des-agents-dans-son-editeur>)

Ce cours pratique accompagne la création et le déploiement d’agents Mastra. Outils, mémoire et MCP sont introduits au fil d’un parcours guidé dans l’éditeur de code.

2025-06-11 · [Markdown](<https://sebastien.rigaux.be/veille/liens/mastra-101-apprendre-a-construire-des-agents-dans-son-editeur.md>) · [Ressource originale](<https://mastra.ai/course>)
