Un motor de memoria y aprendizaje continuo que da contexto persistente a cualquier agente de IA
Visitas web mensuales estimadas
Estimaciones de Similarweb para este dominio, no usuarios activos. Solo se muestran meses con observaciones; la fecha de recopilación es distinta del periodo medido.
Recopilado el 11 nov 2026
Es la valoración de nuestro equipo editorial sobre 5, no una media de opiniones de usuarios. Los puntos de vista de esta página los redacta una IA a partir de lo que sabemos del producto. No son reseñas de clientes.
Según la telemetría de OpenAITools.app verificada el 2026-11-11, supermemory (supermemory.ai) es una plataforma de IA indexada en AI API que genera 156,58 mil visitas mensuales con una variación de tráfico intermensual de -12,98 mil (-7,7 %). Su principal mercado geográfico es Estados Unidos (46,2 % de cuota de tráfico), y opera con un modelo de precios Precio a consultar. Entre las principales alternativas competidoras por volumen mensual se incluyen Honcho (137,75 mil visitas/mes), EverMemOS (24,24 mil visitas/mes), Llongterm (0 visitas/mes).
La capa de memoria perfecta para agentes, adiós al olvido de contexto.
Muy buen rendimiento con grafos vectoriales.
Perspectivas sintetizadas por IA a partir de la inspección del sitio, precios y comparativas de categoría; no son testimonios individuales de clientes.
Un modelo dedicado extrae, fusiona, infiere y olvida sobre el contexto almacenado para que el grafo de memoria mejore de forma continua en lugar de solo acumular.
Cada aprendizaje se enlaza con las entidades, fuentes y momentos que lo rodean, guardando no solo contenido sino un mapa consciente del tiempo.
La memoria vive fuera de los proveedores de modelos y se usa vía API, SDK, plugins y MCP, así el contexto viaja entre modelos y herramientas.
Los recuerdos relevantes se inyectan como tokens en el prompt en el momento de la petición, dando contexto útil sin transcripciones sin límite.
SOC 2 Type II, BAA de HIPAA en planes superiores, cumplimiento del RGPD, y despliegue en nube, tu VPC, tu centro de datos o con aislamiento total.
La mayoría de las aplicaciones LLM tratan la memoria como algo secundario: meten el historial de chat en el prompt hasta llenar la ventana y lo pierden todo en la siguiente sesión o al cambiar de modelo. supermemory aborda el problema como infraestructura. Su modelo learner-1 lee el material entrante —conversaciones, archivos, URL, datos brutos— y ejecuta operaciones de actualizar, fusionar, inferir y olvidar sobre una base de datos de grafo vectorial, de modo que lo aprendido se mantiene denso, interconectado y consciente del tiempo en lugar de acumularse como una transcripción cada vez más larga.
En el momento de la petición, los recuerdos relevantes se inyectan como tokens directamente en el contexto del agente, lo que mantiene el enfoque independiente del modelo y del framework. Como el aprendizaje y la memoria viven fuera de los proveedores de modelos, el mismo conocimiento acumulado viaja con la aplicación, ya se ejecute sobre Claude, modelos de la familia GPT, Gemini o modelos de pesos abiertos, y ya se maneje mediante SDK, plugin o MCP.
La empresa lo presenta como la parte difícil de la infraestructura de agentes y lo respalda con cifras publicadas: recuperación por debajo del segundo en tráfico de producción, alrededor de un billón de tokens procesados al mes, resultados en LongMemEval, LoCoMo y ConvoMem, y comparativas de coste frente a la memoria basada en archivos markdown en corpus grandes. En el terreno empresarial incluye certificación SOC 2 Type II, BAA de HIPAA en los planes superiores, cumplimiento del RGPD y despliegues que van de la nube a tu VPC, tu centro de datos y entornos con aislamiento total.
Integra la API de memoria en un chatbot o copiloto para reconocer a quien vuelve, conservar preferencias y hacer que la conversación continúe en lugar de reiniciarse.
Da a agentes de varios pasos una memoria de trabajo duradera entre llamadas a herramientas, cambios de modelo y trabajos largos.
Ejecuta la capa de memoria dentro de tu VPC, tu centro de datos o un entorno aislado cuando los datos de usuario no pueden salir de la red.
Mantén disponibles los historiales por cliente y por cuenta para que los traspasos y seguimientos reflejen todo lo que el cliente ya ha compartido.
Comparación de telemetría lado a lado de herramientas de IA competidoras en la misma categoría principal
| Posición | Herramienta de IA | Visitas mensuales | Crecimiento intermensual | Cuota de tráfico directo | Precios | Comparativa directa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | supermemory | 156,58 mil | -7,7 % | 45% directo | Precio a consultar | Actual |
| 1 | Honcho Ofrece modelado de usuarios persistente de código abierto para agentes con estado, pero se centra más en la psicología conversacional que en grafos vectoriales universales. | 137,75 mil | +2,2 % | 43% directo | De pago, Precio a consultar | vs Honcho |
| 2 | EverMemOS Ofrece un SO de memoria de código abierto para agentes de IA, pero requiere más autohospedaje y configuración que la API gestionada de supermemory. | 24,24 mil | +12 % | 60% directo | Prueba gratuita, Gratis | vs EverMemOS |
| 3 | Llongterm Almacena perfiles de usuario y contexto legibles fácilmente mediante API, pero carece del motor de indexación de grafos vectoriales avanzado de supermemory. | 0 | 0 % | — | Freemium, De pago | vs Llongterm |
| 4 | HydraDB OSS Ofrece almacenamiento de grafos de código abierto robusto en almacenes de objetos, pero es una base de datos más que una API de memoria para agentes lista para usar. | 29,64 mil | +5,8 % | 58% directo | Freemium, Precio a consultar | vs HydraDB OSS |
| 5 | Memoripy Proporciona memoria a corto y largo plazo ligera para agentes de Python, pero carece de infraestructura de API en la nube de nivel empresarial. | 105 | -94,5 % | 39% directo | Gratis | vs Memoripy |
| 6 | Pinecone Ofrece búsqueda vectorial escalable y almacenamiento RAG de nivel empresarial, pero carece de las abstracciones de grafos de memoria de agentes automatizadas de supermemory. | 286,73 mil | -31 % | 41% directo | Freemium, De pago, Precio a consultar | vs Pinecone |
Gratis / Código abiertoOfrece modelado de usuarios persistente de código abierto para agentes con estado, pero se centra más en la psicología conversacional que en grafos vectoriales universales.
Gratis / Código abiertoOfrece un SO de memoria de código abierto para agentes de IA, pero requiere más autohospedaje y configuración que la API gestionada de supermemory.
Gratis / Código abiertoOfrece un SO de memoria de código abierto para agentes de IA, pero requiere más autohospedaje y configuración que la API gestionada de supermemory.
Almacena perfiles de usuario y contexto legibles fácilmente mediante API, pero carece del motor de indexación de grafos vectoriales avanzado de supermemory.
Almacena perfiles de usuario y contexto legibles fácilmente mediante API, pero carece del motor de indexación de grafos vectoriales avanzado de supermemory.
Gratis / Código abiertoOfrece almacenamiento de grafos de código abierto robusto en almacenes de objetos, pero es una base de datos más que una API de memoria para agentes lista para usar.
Gratis / Código abiertoOfrece almacenamiento de grafos de código abierto robusto en almacenes de objetos, pero es una base de datos más que una API de memoria para agentes lista para usar.
Gratis / Código abiertoProporciona memoria a corto y largo plazo ligera para agentes de Python, pero carece de infraestructura de API en la nube de nivel empresarial.
EspecializadoOfrece búsqueda vectorial escalable y almacenamiento RAG de nivel empresarial, pero carece de las abstracciones de grafos de memoria de agentes automatizadas de supermemory.
Gratis / Código abiertoProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
Gratis / Código abiertoProvides high-performance open-source vector similarity search, requiring custom schema design for agent memory management.
EspecializadoFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
EspecializadoFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
EspecializadoEl motor de contexto universal que conecta agentes con datos, herramientas y modelos
EspecializadoGateway de IA, observabilidad y guardrails para apps LLM en producción
EspecializadoGateway de IA, observabilidad y guardrails para apps LLM en producción
Gratis / Código abiertoUna puerta de enlace de IA de código abierto para más de 100 proveedores de LLM
EspecializadoEl motor de relevancia con bucle de retroalimentación
