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Yurumi started as a local replacement for mem0 — storing conversation memories. In two weeks it gained intent, actions, learning, its own identity and a knowledge graph. The journey from a simple store to a complete agentic system.
O Yurumi nasceu como um substituto local pro mem0 — armazenar memórias de conversas. Em duas semanas, ganhou intenção, ações, aprendizado, identidade própria e um grafo de conhecimento. A jornada de uma simples store a um sistema agêntico completo.
Capivara kept its memories in a local ChromaDB, with its own embedder and L1-L4 layers. Yurumi kept the ecosystem's memory in a Qdrant. Two separate memories meant a brain that never talked to the rest of the body. The unification on 08/28 migrated 182/182 memories without losing a single one: hash dedup, backup before deleting, and an --apply gate that separates the plan from the execution.
O Capivara guardava as memórias dele num ChromaDB local, com embedder próprio e camadas L1-L4. O Yurumi guardava a memória do ecossistema inteiro num Qdrant. Duas memórias separadas significavam um cérebro que não conversava com o resto do corpo. A unificação em 28/08 migrou 182/182 memórias sem perder uma: dedup por hash, backup antes de deletar e um gate --apply que separa o plano da execução.
Every project's AGENTS.md was the official instruction set of the ecosystem, but it lived outside the Yurumi's memory — the ingest only ran when someone remembered to run it. The fix was a signature watcher (mtime+size) that re-ingests only what changed. Along the way: a first_run that ran a full ingest every day, an os.stat that hung when WSL wedged, and the lesson of never trusting a junction.
Os AGENTS.md de cada projeto eram as instruções oficiais do ecossistema, mas viviam fora da memória do Yurumi — o ingest só rodava quando alguém lembrava. A solução foi um watcher por assinatura (mtime+size) que re-ingere só o que mudou. No caminho, um first_run que rodava ingest completo todo dia, um stat que travava quando o WSL wedgava e a lição de nunca confiar em junction.
Yurumi stored its memory with a single embedding model trained in Portuguese. It worked — until the first question in English. The fix was not swapping the model; it was running two of them side by side and fusing the rankings with RRF. After a full LoCoMo run, recall went from 0.139 to 0.1614.
O Yurumi guardava a memória com um único embedder treinado em português. Funcionava, até a primeira pergunta em inglês. A solução não foi trocar de modelo — foi rodar dois ao mesmo tempo e fundir os rankings com RRF. Os números de uma corrida LoCoMo depois, o recall subiu de 0.139 para 0.1614.