Última atualização 08-21-2026
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EverOS
EverOS oferece aos agentes LLM uma memória persistente e estruturada entre sessões, plataformas e equipes de agentes, sem precisar inserir históricos completos no prompt. Ele processa entradas multimodais (PDFs, imagens, documentos, slides, URLs), organiza-as em unidades de memória episódica e semântica, e recupera apenas o contexto necessário para cada consulta. Você pode executá-lo na EverOS Cloud ou hospedar a pilha completa sob Apache 2.0.
A maioria das ferramentas de memória para agentes para na busca vetorial e recuperação de fragmentos. EverOS realiza um ciclo completo: estrutura interações em MemCells, agrupa-os em MemScenes e destila trajetórias repetidas dos agentes em Skills autoevolutivas compartilhadas entre sua equipe de agentes. Essa camada procedural é rara em infraestruturas de memória, que geralmente tratam a recuperação como um arquivo plano em vez de um conhecimento em evolução.
Desenvolvedores que criam sistemas multiagentes, assistentes de codificação ou agentes de chat de longa duração são o público principal. EverOS integra-se aos servidores Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes e MCP sem necessidade de reescrever seu loop de agente. Os benchmarks no site indicam 93,05% de precisão no LoCoMo, latência de recuperação p95 abaixo de 500ms e uso de tokens aproximadamente 7 a 15 vezes menor que o RAG ingênuo.
93,05% de precisão no benchmark de memória de diálogo longo LoCoMo
Latência de recuperação p95 abaixo de 500ms via híbrido mRAG
Habilidades autoevolutivas: casos de agentes que promovem automaticamente para habilidades reutilizáveis entre equipes
Ingestão multimodal de uma chamada para PDFs, imagens, documentos, Excel, slides e URLs
Camada gratuita na nuvem inclui 50.000 MCU e 100.000 chamadas de API de recuperação por mês
Opção auto-hospedada Apache 2.0 com Espaços de Memória ilimitados e acesso completo ao código-fonte
Compatível com Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes e servidores MCP
Habilidades autoevolutivas transformam trajetórias repetidas de agentes em memória procedural compartilhada sem curadoria manual.
Híbrido mRAG oferece 93,05% de precisão no LoCoMo com latência p95 abaixo de 500ms.
API idêntica entre implantação na nuvem e auto-hospedada Apache 2.0 com exportação Markdown.
Uma chamada de ingestão lida com PDFs, imagens, documentos, slides e URLs sem pipelines extras.
A camada gratuita na nuvem limita-se a 3 Espaços de Memória e 50.000 MCU por mês.
Habilidades autoevolutivas requerem o tier Pro na nuvem ou configuração auto-hospedada.
O preço do plano Pro muda para $25 por mês após o término do período beta.
O que é EverOS?
EverOS é um sistema operacional de memória da EverMind que transforma históricos fragmentados de interação de agentes em memória estruturada e em evolução. Agentes LLM o usam para manter consistência, atualizabilidade e rastreabilidade em sessões longas sem precisar inserir históricos completos no prompt.
Como o EverOS é diferente do RAG baseado em vetor?
EverOS é um sistema de ciclo de vida, não um armazenamento plano de embed e recuperação. Ele estrutura interações em MemCells, consolida em MemScenes e reconstrói apenas o contexto necessário por consulta. Vitórias repetidas de agentes também se promovem em Skills compartilhadas, algo que pipelines RAG típicos não fazem.
O EverOS oferece plano gratuito?
Sim. EverOS Cloud Free custa $0 e inclui 3 Memory Spaces, 50.000 MCU por mês e 100.000 chamadas de API de recuperação por mês. O nível Community auto-hospedado também é gratuito para sempre sob Apache 2.0 com Memory Spaces ilimitados no seu próprio hardware.
Posso auto-hospedar o EverOS?
Sim. EverOS é open source sob Apache 2.0 no GitHub. Você executa a pilha completa de memória localmente com Memory Spaces ilimitados e MCU ilimitado no seu hardware. A API é compatível com EverOS Cloud, permitindo trocar endpoints sem alterar código.
Quais frameworks de agentes funcionam com EverOS?
EverOS integra-se nativamente com Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes e servidores MCP. Também suporta SDKs da OpenAI e Anthropic. Você o insere em um loop de agente existente sem precisar reconstruir sua camada de orquestração.
Quais tipos de arquivo o EverOS pode ingerir?
EverOS aceita PDFs, imagens, documentos Markdown, planilhas Excel, slides e URLs em uma única chamada de ingestão. Ele os analisa, divide em partes e indexa como memória recuperável para que agentes possam lembrar desse conteúdo na inferência sem pipelines separados.