Benvenuto in Mneme

Mneme è un sistema di memoria persistente per agenti AI. Risolve il problema più frustrante di chi usa Claude, GPT o Gemini ogni giorno: ogni nuova chat ricomincia da zero, senza sapere chi sei, cosa stai costruendo, o cosa hai già deciso insieme.

Il problema che risolve

Immagina di lavorare su un progetto SaaS per settimane. Ogni sessione con il tuo AI preferito richiede di rispiegare lo stack tecnologico, le decisioni prese, i bug aperti, le convenzioni del team. È un lavoro ripetitivo e costoso in termini di token e tempo.

Mneme intercetta ogni conversazione, estrae automaticamente le informazioni rilevanti — decisioni, bug, milestone, azioni — e le salva in un database persistente. La sessione successiva, il contesto giusto viene caricato automaticamente.

Cosa Mneme non è

Mneme non è un'alternativa a Claude o GPT — è un layer che ci lavora sopra. Non gestisce le chiamate AI per te: porti le tue API key e Mneme si occupa della memoria e dell'orchestrazione. Non è nemmeno un semplice chatbot con memoria — è progettato per progetti complessi con più agenti in parallelo.

Quickstart

Sei operativo in meno di 2 minuti.

Come funziona

Mneme si inserisce tra te e i modelli AI come uno strato di memoria intelligente. Ogni messaggio passa attraverso tre fasi:

1. Context building (prima dell'invio)

Prima che il tuo messaggio venga inviato all'AI, Mneme esegue una ricerca semantica sulle memories del progetto usando il testo del messaggio come query. Le memories più rilevanti — ordinate per importanza e similarità — vengono iniettate nel system prompt come contesto aggiuntivo. Le memories con importanza 5 (decisioni critiche, rischi) vengono sempre prioritizzate.

2. Risposta dell'AI

Il modello AI riceve il tuo messaggio + il contesto delle memories rilevanti + il system prompt del progetto. Risponde normalmente. I token di input includono anche le memories caricate, quindi conversazioni su topic già documentati consumano più token ma producono risposte molto più accurate.

3. Auto-memory (dopo la risposta)

Dopo ogni risposta, Mneme chiede silenziosamente all'AI di analizzare l'ultimo scambio e identificare cosa vale la pena salvare. Se trova informazioni rilevanti — una decisione presa, un bug identificato, un'azione pianificata — le salva automaticamente come memory classificata. Ogni 30 messaggi viene generato anche un auto-summary della sessione, salvato come memory di tipo summary.

Creazione account

Vai su mneme.luigipesante.com/login. Puoi registrarti con email e password. L'email viene verificata prima dell'accesso.

API Key

Mneme usa le tue API key per chiamare i modelli AI direttamente dal browser. Le chiavi sono salvate cifrate nel tuo profilo e non sono mai accessibili ad altri utenti.

Come aggiungere le chiavi

1. Apri la chat e clicca sull'icona ⚙ Impostazioni in alto a destra
2. Nella sezione API Keys, incolla le tue chiavi
3. Clicca Salva — le chiavi vengono salvate nel tuo profilo su Supabase

Dove ottenere le chiavi

Provider supportati

Mneme supporta nativamente Claude, GPT e Gemini. Tutti gli altri provider OpenAI-compatible possono essere aggiunti come agenti custom dal backoffice.

Progetti

Un progetto è il contenitore principale di Mneme. Ogni progetto ha le sue memories, sessioni, agenti configurati e system prompt. Il contesto è sempre separato tra progetti diversi.

Cosa contiene un progetto

• Nome e descrizione — identificano il progetto nella lista
• Versione corrente — in formato MAJOR.MINOR.PATCH
• Memory di base — una memory con importanza 6 che descrive il progetto e viene caricata ad ogni sessione
• Agenti configurati — quali modelli usare e con quale ruolo
• System prompt — istruzioni aggiuntive per tutti gli agenti
• Memories — tutto quello che è stato salvato nelle sessioni
• Sessioni — storico delle conversazioni

Limite piano Free

Il piano Free è limitato a 1 progetto attivo. Con il piano Pro i progetti sono illimitati.

Memories

Le memories sono il cuore di Mneme. Ogni memory è un'unità di informazione salvata con tipo, importanza, tag e contenuto. Vengono salvate automaticamente dall'auto-memory o manualmente dal backoffice.

Tipi di memory

Scala importanza

Agenti e ruoli

Ogni progetto può avere più agenti configurati, ognuno con un modello diverso e un ruolo specifico. Gli agenti condividono le memories del progetto ma hanno history di conversazione separate.

Ruoli disponibili

Mneme include una libreria di ruoli pre-configurati con prompt ottimizzati: Project Manager, Coder, Reviewer, Strategist, Data Analyst, Copywriter, Business Analyst.

Puoi anche generare ruoli personalizzati con il generatore AI — descrivi cosa vuole fare l'agente in linguaggio naturale e Mneme genera il nome e il system prompt ottimale.

Agenti default

Se un progetto non ha agenti configurati, Mneme usa Claude Sonnet 4.6 e GPT-4o mini come default. Un banner nella chat avvisa quando stai usando i default.

Agenti custom

Dal backoffice Agenti & Modelli → Agenti Custom puoi aggiungere qualsiasi provider con endpoint OpenAI-compatible. Seleziona il provider dal dropdown (Groq, Mistral, DeepSeek, ecc.) e l'endpoint e il modello si compilano automaticamente.

Sessioni

Una sessione è una conversazione all'interno di un progetto. Ha una data di inizio, un summary automatico alla fine, e tutti i messaggi scambiati. Le sessioni sono separate ma condividono le memories del progetto.

Auto-save

Ogni 10 messaggi la sessione viene salvata automaticamente. Alla chiusura del browser viene inviata una richiesta di chiusura sessione tramite sendBeacon — funziona anche se la tab viene chiusa bruscamente.

Riprendere una sessione

All'apertura di un progetto, Mneme mostra le sessioni recenti. Puoi riprendere una sessione esistente — i messaggi vengono ripristinati e il contesto agenti ricaricato — oppure aprirne una nuova.

Aprire un progetto

All'avvio della chat appare il modal di selezione progetto. Puoi:

• Selezionare un progetto esistente — mostra le sessioni recenti con data e summary
• Riprendere l'ultima sessione — carica i messaggi e il contesto agenti
• Aprire una nuova sessione — parte da zero con le memories del progetto già caricate
• Creare un nuovo progetto — wizard in 4 step con configurazione agenti

All'apertura vengono caricati automaticamente: la memory di base del progetto (importanza 6), le memories rilevanti tramite ricerca semantica sull'obiettivo della sessione, e il system prompt del progetto.

Auto-memory

Dopo ogni risposta dell'AI, Mneme esegue silenziosamente una chiamata aggiuntiva per analizzare gli ultimi 6 messaggi e identificare cosa vale la pena salvare. Non blocca la chat — avviene in background.

Cosa viene salvato

L'AI valuta ogni scambio e salva solo se c'è qualcosa di concreto e rilevante: una decisione presa, un bug identificato, un'azione pianificata, una milestone raggiunta. Non salva saluti, domande generiche o spiegazioni teoriche senza applicazione pratica.

Indicatori visivi

Quando una memory viene salvata, appare un piccolo badge sotto la risposta dell'agente: ▸ decision salvata · imp.5. Se non appare nessun badge, non è stato salvato nulla da quello scambio.

Auto-summary ogni 30 messaggi

Ogni 30 messaggi, Mneme legge gli ultimi 30 messaggi dal DB e chiede all'AI di generare un riassunto strutturato con decisioni, azioni e topic. Il riassunto viene salvato come memory di tipo summary con importanza 4.

Context builder

Prima che ogni messaggio venga inviato all'AI, Mneme esegue una ricerca semantica sulle memories del progetto usando il testo del messaggio come query. Le memories più rilevanti vengono iniettate nel system prompt.

Criteri di selezione

• La memory di base (importanza 6) è sempre presente nel system prompt
• Le memories con importanza 5 vengono caricate per prime, indipendentemente dalla similarità semantica
• Le memories con importanza 1-5 vengono ordinate per score ibrido: similarità × (1 + importanza/10)
• Vengono caricate fino a 10 memories per messaggio
• La ricerca ha una soglia di similarità minima di 0.5 — memories troppo distanti semanticamente vengono escluse

Cache

Se invii due messaggi simili in rapida successione, la seconda ricerca semantica viene saltata e si usa il risultato della prima (cache di 60 secondi). Questo riduce la latenza e i costi senza impattare la qualità.

Debate mode

Il debate mode permette a più agenti di rispondere allo stesso messaggio in sequenza, ognuno vedendo le risposte degli altri. Utile per decisioni importanti dove vuoi prospettive diverse.

Attivalo dal popup agenti (clic sul trigger in alto) con il bottone ⚔ Debate mode. In debate mode la risposta di Claude viene mostrata a GPT e viceversa — producono risposte più calibrate e critiche reciprocamente.

Gestione progetti — Backoffice

Il backoffice (mneme-backoffice.html) è il pannello di controllo di Mneme. La sezione Progetti mostra tutti i tuoi progetti con stato, versione, numero di memories e data dell'ultima attività.

Modifica progetto

Cliccando su ✎ si apre il modal di modifica con 4 tab:

• Progetto — nome, descrizione, scope, stato, timeline versioni
• Agenti — configura modelli e ruoli; ricerca modello interattiva; eredita dai profili globali
• System Prompt — istruzioni aggiuntive per tutti gli agenti del progetto
• Riassunto — editor diretto della memory di base (importanza 6)

Salva come template

Il bottone 📋 nella lista progetti salva la configurazione agenti e il system prompt come template riutilizzabile. Utile per tipi di progetto ricorrenti.

Explorer memories

Il pannello Memories nel backoffice permette di visualizzare, filtrare, modificare e gestire tutte le memories di tutti i progetti.

Filtri disponibili

• Per progetto — filtra per progetto specifico o tutti
• Per tipo — decision, action, bug, milestone, risk, idea, info, summary
• Per importanza minima — mostra solo memories sopra una soglia
• Per testo — ricerca full-text nel contenuto
• Per semantica — ricerca per significato con pgvector

Gestione duplicati e obsolete

Il pannello include scanner automatici per memories duplicate (rilevate semanticamente) e memories obsolete (vecchie, a bassa importanza, o action già completate). Puoi archiviarle o eliminarle in blocco.

Connettore LLM

Il pannello Agenti & Modelli permette di gestire i modelli disponibili da ogni provider, i profili di competenza per ruolo e gli agenti custom.

Fetch modelli

Clicca ↻ Aggiorna modelli per scaricare la lista aggiornata dei modelli dal provider selezionato. I modelli vengono salvati nel DB e sono disponibili in tutti i selettori modello dell'app. Puoi abilitare/disabilitare singoli modelli e modificare i prezzi per token.

Profili competenze

Ogni ruolo (PM, Coder, Reviewer, ecc.) ha un modello default consigliato e un prompt di sistema default. Questi vengono usati come punto di partenza quando configuri un agente con quel ruolo in un progetto. Puoi modificarli per adattarli al tuo workflow.

Statistiche e costi

Il pannello Statistiche mostra il consumo di token e i costi stimati per progetto, per agente e per sessione.

Cosa viene tracciato

• Token input e output per ogni messaggio
• Costo stimato per messaggio (basato sui prezzi configurati nel connettore LLM)
• Totale per sessione e per progetto
• Breakdown per agente con barre orizzontali e costo medio per messaggio

Il costo per ogni messaggio è visibile anche nella chat, sotto la risposta dell'agente: ↑1.2k · ↓0.8k · $0.00184. Il totale della sessione appare nella status bar in basso.

Template di progetto

I template permettono di salvare una configurazione completa — agenti, ruoli, system prompt, memory base — e riutilizzarla per nuovi progetti.

Creare un template

Vai su Backoffice → Template e clicca + Nuovo template. Puoi configurare agenti con il generatore AI, applicare prompt dalla libreria, o importare dai profili globali con un click.

Applicare un template

Quando crei un nuovo progetto, appare un dropdown Parti da template in cima al form. Selezionando un template, agenti, system prompt e memory base vengono pre-compilati automaticamente. Puoi modificarli prima di salvare.

Generatore ruolo AI

Nella configurazione agenti del template, clicca ✦ AI su qualsiasi riga. Descrivi in linguaggio naturale cosa vuoi che faccia l'agente e scegli il modello (GPT-4o-mini di default). Mneme genera nome del ruolo e prompt di sistema completo, editabile prima di applicarlo.

Versioning

Il versioning di Mneme non gestisce il codice — gestisce lo stato semantico del progetto. Ogni checkpoint salva il numero di versione, un titolo, note e una memory milestone automatica.

Creare un checkpoint

Dalla chat: bottone 📌 Crea checkpoint versione nella sidebar. Il numero di versione viene suggerito automaticamente (bump MINOR). Dalla lista progetti nel backoffice: bottone ⊕ ver.

Il formato versione è MAJOR.MINOR.PATCH: MAJOR per rilasci stabili, MINOR per nuove feature, PATCH per bugfix.

Suggerimento automatico

Quando l'auto-memory salva una memory di tipo milestone, appare un banner nella chat: "Milestone raggiunta! Vuoi creare un checkpoint?". Si chiude automaticamente dopo 12 secondi e appare al massimo una volta ogni 5 minuti.

Contesto storico

Dalla timeline versioni nel modal progetto, clicca ↗ Carica contesto su qualsiasi versione. Si apre una nuova tab della chat con le memories caricate filtrate alla data di quel checkpoint — puoi interrogare l'AI sul progetto com'era in quella versione.

Ricerca globale

Il pannello 🔍 Ricerca Globale nel backoffice cerca tra tutte le memories di tutti i tuoi progetti contemporaneamente. Usa la stessa ricerca semantica dell'app, ma senza filtro per progetto.

Puoi filtrare per tipo di memory (decision, bug, action, ecc.). I risultati mostrano il nome del progetto di provenienza, il tipo, l'importanza e la percentuale di rilevanza semantica.

Export dati

Mneme non fa vendor lock-in. Puoi esportare tutti i tuoi dati in qualsiasi momento.

Export memories

Dalla sidebar della chat, clicca ⬇ Esporta memories. Si apre un modal con filtri:

• Tipo — seleziona quali tipi di memory esportare
• Importanza minima — slider 1-6
• Periodo — date from/to
• Formato — CSV, JSON, o Markdown

Il bottone ↻ Anteprima mostra quante memories corrispondono ai filtri prima di scaricare.

Export chat

Dalla sidebar della chat, ⬇ Esporta chat scarica la conversazione corrente in formato Markdown.

Export progetto (JSON)

Dal modal di modifica progetto nel backoffice, il bottone 📦 Esporta scarica un JSON completo con progetto, memories, sessioni e messaggi.

FAQ

L'AI usa le mie memories per addestrarsi?

No. Le memories sono salvate nel tuo database Supabase personale. Le chiamate AI vanno direttamente da te al provider (Anthropic, OpenAI, ecc.) — Mneme non le intercetta e non le vede. Controlla la privacy policy del tuo provider AI per capire come gestiscono i dati delle API.

Posso usare Mneme senza connessione internet?

No. Mneme è un'app web che richiede connessione sia per il database (Supabase) che per le chiamate AI. Non è prevista una modalità offline.

Le memories vengono condivise tra progetti?

No. Ogni progetto ha le sue memories separate. La ricerca semantica in chat è sempre limitata al progetto corrente. Solo la Ricerca Globale nel backoffice cerca tra tutti i progetti.

Cosa succede se cancello una memory?

Le memories eliminate vengono archiviate (soft delete) — non vengono più caricate nel contesto ma sono recuperabili dal pannello Archivio. Per eliminarle definitivamente usa l'opzione hard delete nell'explorer.

Posso usare Mneme in team?

La funzionalità multi-utente con memories condivise è in sviluppo come piano Team. Al momento ogni account è separato. Se sei interessato, scrivici.

L'auto-memory rallenta la chat?

L'auto-memory avviene in background dopo ogni risposta — non blocca la visualizzazione. Il ritardo percepito è tipicamente inferiore a 1 secondo per modelli veloci (GPT-4o-mini, Haiku). Per modelli più lenti può essere 2-3 secondi.

Limiti per piano