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Ferramenta de IA

Revisão do NeuraKeep

NeuraKeep oferece uma camada de memória local-first para agentes de IA, permitindo-lhes gerenciar notas de projetos, sessões, PDFs e conversas, mantendo a memória citada.

shipped 26 de ago. de 2026agentspaid
Monthly visits2/mo
agents
NeuraKeep — product screenshot

Por que importa

1Oferece um nível 'Free Core' por $0.
2Disponibiliza o plano 'Personal Hosted' por $15/mês e 'Pro Builder' por $29/mês.
3Garante que cada afirmação durável possa ser rastreada até sua fonte original para maior confiabilidade.
4Suporta plataformas de aplicativos web e locais.

Sobre o NeuraKeep

Modelo de negócio
Subscription SaaS
Plataformas
Web, Local app
Público-alvo
AI developers and agents needing memory management solutions.

Planos de preços

Free Core
$0
  • • Local app, CLI, and SQLite vault
  • • Local MCP server
  • • Manual imports and proposal review
  • • Graph, search, citations, and failure memory
Personal Hosted
$15/mo
  • • Hosted private memory vault
  • • Remote MCP endpoint
  • • Encrypted backups and expiring agent grants
  • • Guided imports and hosted search
Pro Builder
$29/mo
  • • Higher import and storage limits
  • • PDF/OCR-heavy workflows
  • • Advanced graph and saved views
  • • Priority support
Team
$39/user/mo
  • • Shared team spaces
  • • Roles, permissions, and audit logs
  • • Team proposal review
  • • Shared sources and saved search views
Managed / Enterprise
Custom
  • • Setup package from $500
  • • SAML/OIDC SSO and SCIM provisioning
  • • Sensitivity, DLP, and audit controls
  • • Private deploy or implementation support
GitHubOpen Source

Screenshots

overview

O que é NeuraKeep?

NeuraKeep é uma ferramenta de sistema de memória local-first, nativa de IA, que permite que agentes de IA e desenvolvedores que constroem pilhas de IA gerenciem notas de projetos, sessões, PDFs e conversas de forma eficaz. Garante que o conhecimento armazenado por agentes de IA seja citado e referenciado, exigindo aprovação humana para que o conhecimento gerado por IA se torne durável, aumentando assim a confiabilidade e a governança.

features

Principais Recursos do NeuraKeep

NeuraKeep integra vários recursos projetados para fornecer uma camada de memória robusta e verificável para agentes de IA. Essas capacidades focam na integridade dos dados, acessibilidade e controle dentro de um fluxo de trabalho impulsionado por IA.

  • Gerenciamento de memória local-first para controle aprimorado de dados.
  • Fontes citadas para cada afirmação de memória, garantindo rastreabilidade.
  • Funcionalidade entre ferramentas para suportar várias aplicações de agentes de IA.
  • Mecanismos de governança integrados diretamente ao gerenciamento de memória.
  • Fortes protocolos de criptografia para soluções de memória hospedadas.
  • Capacidade de reter memória citada, vinculando afirmações a fontes originais.
  • Garante que cada afirmação durável possa ser rastreada até sua fonte original.

use cases

Quem Deve Usar o NeuraKeep?

NeuraKeep é projetado principalmente para agentes de IA, desenvolvedores e equipes que exigem um sistema de memória estruturado, verificável e durável para suas aplicações de IA. Suas funcionalidades abordam necessidades críticas na gestão do conhecimento e governança de dados dentro de ecossistemas de IA.

  • Agentes de IA que exigem memória de longo prazo durável para tarefas complexas.
  • Desenvolvedores que constroem pilhas de IA que precisam garantir que o conhecimento armazenado pelos agentes seja citado e referenciado.
  • Equipes que desenvolvem soluções de IA que exigem aprovação humana para que o conhecimento gerado por IA se torne durável.
  • Organizações que buscam uma base de conhecimento nativa de IA para seus agentes.
  • Equipes que precisam gerenciar o controle de acesso para a memória de agentes de IA em projetos.

how to use

Como Usar o NeuraKeep

NeuraKeep fornece uma estrutura para integrar uma camada de memória local-first em fluxos de trabalho de agentes de IA. Os usuários podem começar configurando seu ambiente de memória e configurando agentes para utilizar o NeuraKeep para retenção e recuperação de conhecimento.

  • 1Instale o aplicativo local NeuraKeep ou acesse a plataforma web.
  • 2Configure agentes de IA para armazenar notas de projetos, sessões, PDFs e conversas dentro do NeuraKeep.
  • 3Utilize o recurso de memória citada para garantir que todas as afirmações duráveis estejam vinculadas às suas fontes originais.
  • 4Implemente fluxos de trabalho de aprovação humana para que o conhecimento gerado por IA se torne durável.
  • 5Gerencie os controles de acesso para diferentes agentes de IA e equipes dentro do ambiente NeuraKeep.

pricing

Preços e Planos do NeuraKeep

NeuraKeep oferece uma estrutura de preços em camadas, incluindo uma opção gratuita e vários planos pagos projetados para indivíduos, construtores e equipes. Cada nível oferece diferentes níveis de recursos e suporte.

  • Free Core: $0 – Inclui gerenciamento básico de memória local-first.
  • Personal Hosted: $15/mês – Oferece soluções de memória hospedadas para usuários individuais.
  • Pro Builder: $29/mês – Destinado a desenvolvedores com recursos avançados.
  • Team: $39/usuário/mês – Projetado para equipes colaborativas que exigem memória compartilhada e governança.
  • Managed / Enterprise: Preço personalizado – Soluções personalizadas para grandes organizações com requisitos específicos.

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Pros

  • +Provides a local-first memory layer, enhancing data privacy and control.
  • +Ensures every durable claim is cited and traceable to its raw source, improving reliability.
  • +Integrates governance mechanisms directly into memory management for AI agents.
  • +Offers a free tier ('Free Core') for basic memory management.
  • +Supports cross-tool functionality for diverse AI agent applications.
  • +Requires human approval for AI-generated knowledge to become durable, adding a layer of oversight.

Cons

  • −API is not available, which may limit integration options for some developers.
  • −Pricing for team and enterprise tiers is per user or custom, potentially increasing costs for larger deployments.
  • −Requires setup of a local application for the local-first memory feature, adding an initial configuration step.
  • −The concept of 'cited memory' and 'governance' may require a learning curve for new users unfamiliar with these AI agent paradigms.

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