Mnemosyne OS · XPACEGEMS LLC
Construimos un asistente de IA que te recuerda, en máquinas que tú controlas.
Mnemosyne OS guarda tus documentos, tus notas y tus conversaciones como memoria duradera en tu propio hardware, y cada modelo que conectas responde a partir de ella. Lee las carpetas que tú le abres, y nada más. Tus bóvedas pueden cifrarse con AES-256 en reposo en cuanto lo activas, con una clave que solo tú tienes. La nube es opcional: tu clave, tu proyecto de Vertex o tu propio servidor.
Local-first · AES-256 en reposo, opcional · 77,1 % LongMemEval-M · El humano gobierna
Windows, macOS y Linux.
Lo que construye XPACEGEMS
Un asistente personal, su memoria y un escritorio para tus agentes.
XPACEGEMS LLC es un laboratorio de IA independiente con sede en Miami. Su producto, Mnemosyne OS, es una aplicación de escritorio para Windows, macOS y Linux. Convierte los archivos y las conversaciones de una persona en una memoria de la que cualquier modelo de IA puede servirse.
La misma aplicación supervisa los agentes de IA que una persona ejecuta. Los agentes de código y el asistente Hermes le rinden cuentas, y un comando que podría causar daños espera la decisión de un humano.
Fuentes y verificación
Cada respuesta muestra de dónde viene.
Mientras se escribe la respuesta, las notas y los documentos que usa aparecen a su lado. Active la verificación: una segunda pasada compara cada frase con esas fuentes. Las frases que ninguna fuente respalda quedan señaladas.
Nuestra investigación
La capa relacional, y la mitad que aún no hemos terminado.
La memoria
Bóvedas por dominio, búsqueda por significado y por palabras exactas, fuentes mostradas bajo cada respuesta. Esta mitad tiene un benchmark público: 77,1 % en preguntas de LongMemEval-M nunca vistas, con cada veredicto publicado.
Su forma de estar con una persona
Un asistente que conoce a alguien todavía tiene que decidir cómo hablarle. El nuestro cuestiona los planes en lugar de aprobarlos, y eso sorprende la primera vez. Ningún benchmark lo mide, así que lo estudiamos a partir de las conversaciones que la gente decide enviarnos.
¿Te sorprendió su forma de responder? Escribe al laboratorio: dev@mnemosyne-os.io
En la versión 1.8.0
Lo que hace hoy
- LaTeX
herdr- MCP headless
- VS Code
- Cursor
- Claude Code
- Hermes
- Telegram
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Tus agentes en un solo escritorio
Los agentes de código que corren en herdr aparecen como tarjetas, y cada una dice si el agente trabaja o te espera. Hermes Agent se instala con un clic y responde en Telegram.
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Control por gestos y voz«modo JARVIS»
Hablas con el orbe y ejecuta tus órdenes, como abrir tu agenda. Con una webcam mueves las ventanas con la mano. La voz y el seguimiento de las manos se quedan en la máquina.
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Los cartuchos de memoria
Conocimiento público traído de su fuente oficial a tu memoria: leyes, medicina, ciencia, historia del mundo, vulnerabilidades de software, registros de marcas e idiomas. El chat cita cada texto con su fuente y su fecha.
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Respuestas que puedes comprobar
Una segunda pasada compara cada frase de una respuesta con las fuentes que usó, y señala las que ninguna fuente respalda.
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Sin conexión cuando importa
Con un modelo local puedes desenchufar el cable de internet. Un abogado o un periodista consulta un expediente sensible, y el expediente se queda en la máquina.
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Para desarrolladores
Un servidor MCP conecta Claude Code, Cursor y otros agentes a las mismas bóvedas. Un SDK te permite crear tus propios cartuchos.
De dónde vienes
Empresa
Años de documentos y conversaciones, consultables en tu propio hardware. Tú decides qué se conserva.
Disponible hoy Ver la página → 02Periodismo
Todo tu expediente de investigación consultable: PDF, entrevistas, capturas, notas. Tus fuentes se quedan en tu máquina. No escribe tus artículos.
Disponible hoy Ver la página → 03Laboratorios de investigación
77,1 % en LongMemEval-M, cada veredicto publicado. Y una oferta: un motor de memoria para tu disciplina, construido sobre tu corpus.
Colaboración abierta Ver la página → 04Sector público
Tus archivos se quedan en tu jurisdicción, en tu hardware. Ninguna nube extranjera impuesta.
Ver la página → 05Banca y finanzas
Todo el contexto de un cliente en el mismo lugar, en los servidores del banco.
Ver la página → 06Robótica, la frontera
Un robot debe llevar su memoria a bordo. La latencia rompe sus reflejos, y un corte de red no debe hacerle olvidar nada. Memoria a bordo, cifrada, sin red.
Ver la página →Elige tu sector. Cada página dice lo que Mnemosyne OS hace por ti.
Una puntuación que puedes comprobar.
Nuestro motor de memoria obtiene un 77,1 % en LongMemEval-M, un benchmark público de memoria conversacional a largo plazo, en 48 preguntas que nunca había visto, con el juez oficial de LongMemEval. El protocolo se publicó antes de la ejecución, y cada respuesta se publica con su veredicto. En las 48 preguntas usadas para ajustar el motor, el juez estricto da 85,4 %. Modo híbrido: los embeddings y la búsqueda corren en la máquina, un modelo en la nube (gemini-3.8-flash) escribe las respuestas.
El corrector, los veredictos y el método están publicados. Puedes rehacer el cálculo tú mismo. El motor sigue siendo privado. Nuestros fallos están documentados junto a nuestros aciertos.
LongMemEval-M · 77,1 % en preguntas nunca vistas · juez oficial · protocolo publicado antes de la ejecución · los fallos documentados
El benchmark es público y de terceros: LongMemEval en GitHub →
El dossier completo (cifras, protocolo, recibos) vive en el sitio del producto: mnemosyne-os.io/benchmark →
Las cifras publicadas
LongMemEval-M, variante full-haystack: unas 480 sesiones de relleno por pregunta. Dos juegos de 48 preguntas y dos jueces. Se leen una al lado de la otra, no como una progresión.
Preguntas nunca vistas
77,1%
37/48 en un holdout prerregistrado, juez oficial de LongMemEval
Preguntas de ajuste
85,4%
41/48 en las preguntas usadas para ajustar el motor, juez estricto
Velocidad
Tiempo de escritura y de recuerdo
Medido en una sola máquina, un Intel Core Ultra 7 155H, solo en el procesador, sin GPU, core-engine 1.2.0. Hicimos la medición dos veces y mostramos la más lenta. Son nuestras propias mediciones, no un benchmark puntuado.
Escritura
0,10ms
p50 en la bóveda. El embedding que la precede no se cuenta
Recuperación vectorial
20ms
p50, top 10, caché caliente, canal léxico apagado, 10.200 recuerdos
Recuperación híbrida
108ms
Lo que el chat ejecuta de verdad: BM25 fusionado al ranking
La recuperación híbrida es el camino por defecto desde el 17 de agosto. Es la que sostiene estas cifras. Ordena 200 candidatos y les añade una pasada BM25, así que cuesta 5,3× una recuperación solo vectorial. Las dos responden desde la memoria RAM. Mientras la caché se llena, una recuperación vectorial lee todo el índice en 145 ms.
Mnemosyne Labs
Nuestros primeros trabajos están publicados: un whitepaper técnico sobre la arquitectura y el kit de auditoría del benchmark, ambos con un DOI y vinculados a un ORCID. El cuaderno de laboratorio dice lo que medimos, y lo que resultó ser falso.
Publicado Whitepaper técnico, DOI 10.5281/zenodo.21728283Kit de auditoría del benchmark, DOI 10.5281/zenodo.21727140ORCID 0009-0009-1087-3917
Leer el cuaderno de laboratorio →
Referencias El linaje de investigación del que partimos
Dos trabajos públicos están en la base de la arquitectura. Ampliamos el primero. Nos medimos con el segundo.
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La idea del «LLM como sistema operativo»: un contexto gestionado como la memoria de un OS. Mnemosyne OS la amplía con un servicio que funciona sin parar, aísla a los agentes y lo guarda todo en disco, en lugar de una biblioteca que se carga en cada sesión.
arXiv:2310.08560 · MemGPT · Packer et al. · UC Berkeley · 2023
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Un benchmark académico independiente de memoria a largo plazo, no una métrica propia. Nuestro 77,1 % se mide en él.
arXiv:2410.10813 · LongMemEval · Wu et al. · ICLR 2025
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Para todo lo que no encaje en ninguna sección. Una persona lee cada mensaje.