Vindo da Mem0

Quem chega da Mem0 conhece add, search, get_all, update, delete, history, os filtros, o feedback, os webhooks e as instruções do projeto. Cada uma tem um nome aqui, e quase todas fazem uma coisa parecida por um caminho diferente, porque a Niadra é outra categoria de produto: a camada omnichannel e multiplataforma de gerenciamento de memória para os agentes de IA de uma empresa. A Mem0 recebe um user_id pronto e guarda a memória de um agente. A Niadra recebe os eventos de todo canal, plataforma e sistema, resolve quem é o cliente antes de guardar, extrai uma vez por sessão e entrega uma memória só a qualquer agente, de qualquer fornecedor, sob política e nível de verificação. Esta página diz o nome e a rota, e onde a diferença muda o seu código. O que não existe aqui está dito, com o motivo.

Escrever

Ler

Corrigir e apagar

Avisos e clientes

O que fica de fora, e por quê

• Padrões escritos por modelo (“Dream”), resumo por modelo na leitura e preenchimento de esquema por modelo na exportação: cada campo perderia a evidência, e um modelo na leitura quebra a latência e o comprovante.
• Uma chamada de modelo por troca de mensagens: extrair a cada troca não trouxe ganho de acerto, e custa mais. No benchmark de 30/09/2026 (mesmo agente e mesmo juiz; três repetições da Niadra, numa célula temporária com as imagens da produção, e três da Mem0; arquivos de resultado), a Niadra acertou 98,7% pelo juiz nos mesmos 165 casos válidos (de 98,7% a 100% entre as repetições) e a Mem0 open source, 77,6% (de 76,4% a 79,4%) com o mesmo id em todos os canais, o melhor caso dela, e 28,5% quando cada canal manda o próprio id. No gasto com modelo por 1.000 conversas de 10 trocas, pelo mesmo método para as duas (os tokens de modelo da gravação até a memória assentar, aos preços públicos do script, com servidores e bancos fora da conta; o da Mem0 contado no gateway dela, o da Niadra nas extrações registradas na célula), a Niadra gastou US$0,36 e a Mem0, US$ 1,88 (US$4,82 com rerank). O livro-caixa da própria célula, com toda finalidade, deu US$ 0,50. É o gasto com modelo, não o preço: o preço público da Niadra, com os modelos incluídos, vai de US$2,00 a US$ 3,00 por 1.000 conversas.
• Proxy compatível com a OpenAI: os adaptadores entram no seu framework sem intermediar a chamada ao modelo.

Próximos passos