Hindsight

vectorize-io/hindsightRevisado por IA

O que faz

Um sistema de memória para agentes de IA que você mesmo executa. Seu programa envia texto (retain), faz perguntas depois (recall), ou pede uma resposta elaborada a partir de tudo o que foi guardado (reflect). Fatos, experiências e resumos de contexto ficam em um banco de dados PostgreSQL, e há clientes para Python, Node, Go e uma CLI, além de integrações prontas para agentes de programação, frameworks de agentes e MCP. É para desenvolvedores que criam agentes ou chatbots que precisam lembrar das coisas. Comece com um comando do Docker ou pip install hindsight-api, mais uma chave de um entre mais de 25 provedores de modelos; modelos locais também funcionam.

Facilidade de instalação

C · instalar 1 ou 2 ferramentas · Windows

Windows C
macOS C
Linux C

C no Windows, Mac e Linux: o caminho mais curto é pip install hindsight-api, uma variável de ambiente com uma chave de modelo e um comando, com o banco de dados incluso (a tabela de plataformas do README marca o banco de dados embutido como compatível nos três). A rota do Docker é um comando longo em vez disso. Os arquivos de versão são só um cliente de linha de comando pequeno para Linux e Mac, e Macs com Intel precisam do pacote separado hindsight-all-slim.

Números no GitHub

Estrelas: 56.983em 31 de out. de 2026
Downloads: 56.4601.939 na semana
Crescimento: +2.878estrelas em 5 dias

Estrelas ao longo do tempo

Fatos

Roda em: Windows, macOS, Linux
Você precisa instalar: Python
Para compilar a partir do código: Python, Node.js
Espaço em disco: 200 MB–800 MB · estimativa
Contas ou chaves: OpenAI, or any of the 25+ supported model providers (a local Ollama or LM Studio needs no key)
Custo: Grátis, a API é paga · O código é MIT e a auto-hospedagem é gratuita, mas cada retain, recall e reflect chama um modelo de linguagem, então você paga esse provedor. O README diz que provedores locais (ollama, lmstudio, llamacpp) e assinaturas que você já tenha (ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot) também funcionam. A empresa por trás do projeto também vende o Hindsight Cloud, uma versão hospedada com cobrança por uso.
Licença: MIT (Permissiva)
Pode substituir: Mem0, Zep, Supermemory
Última atualização: 30 de out. de 2026

Sinais de risco (6)

AtençãoTudo o que você guarda passa por um provedor de modelos
README: "Behind the scenes, retain uses an LLM to extract key facts, temporal data, entities, and relationships", e o início rápido define `HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY` com uma chave da OpenAI. A menos que você aponte para um modelo local, o texto das suas memórias é enviado a esse provedor.
revisão por IA
InfoA configuração para agentes de programação ingere sozinha o histórico do seu repositório
README, "Coding Agents": `npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install all` conecta "every detected agent", cria "a per-repo bank built automatically from git history and past sessions", e "Ingestion is automatic — there is no setup command."
revisão por IA
InfoA varredura de segredos e dados pessoais vem desligada
README, Memory Banks: o Memory Defense é "An opt-in, per-bank policy that scans every retain for secrets and PII against 45 patterns". Até você ativá-lo, tokens e dados pessoais do que você guarda ficam do jeito que chegam.
revisão por IA
InfoO cliente de linha de comando é instalado passando um script para o bash
README, "Connect a client": `curl -fsSL https://hindsight.vectorize.io/get-cli | bash` executa o que quer que esse endereço devolva, sem nenhuma soma de verificação à vista.
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InfoA comparação de desempenho vem do próprio fornecedor
README: "Hindsight is the most accurate agent memory system ever tested according to benchmark performance", com um gráfico do próprio projeto; a mesma seção admite "Other scores are self-reported by software vendors." Ele também afirma, sem provas no repositório, que "is being used in production at Fortune 500 enterprises".
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InfoPixel de contagem no README
A última linha do README.md é uma imagem de 1x1: `<img src="https://umami-pixel.chris-latimer.workers.dev/?id=a8b043e6-6964-454d-80df-69b69d3f0d50&host=github.com&url=/vectorize-io/hindsight" width="1" height="1">`, que informa as visualizações da página ao servidor do próprio autor.
revisão por IA

As evidências aparecem no idioma original.

O que o Radar não conseguiu verificar

Quanto custa de fato, em tokens de modelo, manter a memória de um agente bastante usado atualizada.
Se os números de benchmark do README se reproduzem com seus próprios dados.
Quanto espaço em disco o banco de dados usa conforme as memórias se acumulam.
Se as rotas via pip e banco de dados embutido se comportam no Windows como a tabela de plataformas afirma.
Se o isolamento entre 'bancos' ('sem vazamento entre bancos') se mantém na prática quando vários usuários compartilham um servidor.
Quanto custa o Hindsight Cloud depois que os créditos gratuitos são usados.