[bot] Instrument Mem0 (470,878 weekly downloads)
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 68/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Active
- Stack technique
- python
- Domaine
- observability
Piste de recherche
Start by reading the existing files under py/src/braintrust/integrations/ and py/src/braintrust/wrappers/, then inspect py/noxfile.py and the [tool.braintrust.matrix] section of py/pyproject.toml. Trace the Mem0 Memory and AsyncMemory entry points named in the issue and identify how integrations are registered and tested. Done means add coverage for add, search, and get_all, including their internal LLM and embedding work, with the integration, cassette directory, nox session, and matrix entry described in the issue.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Summary
mem0ai (import name mem0, by Mem0) is a widely used persistent-memory layer for LLM agents. Its core Memory class exposes .add(messages, user_id=...) and .search(query, filters={"user_id": ...}) as the primary execution surface. Critically, Memory().add() calls an LLM internally by default (OpenAI gpt-5-mini for fact extraction/updates, plus text-embedding-3-small for embeddings) to extract and consolidate facts from conversation messages before storing them — this is a genuine LLM-driven execution step, not just a database write, and it happens invisibly to Braintrust today.
This repository has zero instrumentation for Mem0 anywhere: no py/src/braintrust/integrations/mem0* directory, no wrapper, no nox session, no cassette directory, and no entry in py/pyproject.toml's [tool.braintrust.matrix].
What's missing
Memory.add()/AsyncMemory.add()— stores new memories from a message list; internally triggers an LLM call for fact extraction/update plus an embedding call, both currently untraced.Memory.search()/AsyncMemory.search()— retrieves relevant memories via vector search, filtered byuser_id/other filters; the core "memory retrieval" step in an agent's context-assembly loop.Memory.get_all()— full CRUD listing of stored memories for a given filter scope.
Weekly downloads
Weekly downloads: 470,878 (as of 2026-09-28; https://pypistats.org/api/packages/mem0ai/recent)
Braintrust docs status
not_found. Checked https://www.braintrust.dev/docs/guides/tracing and https://www.braintrust.dev/docs/guides/tracing/integrations (both checked 2026-09-28) — neither the tracing-integrations list nor the agent-framework list ("Agno, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Pi Coding Agent SDK, Deep Agents, LangGraph, CrewAI, AutoGen, AgentScope, Google ADK, LiveKit Agents, Mastra, Pipecat, Pydantic AI, Strands Agents SDK, Cloudflare Agents, Cloudflare AI Chat") mentions Mem0.
Upstream sources
- PyPI: https://pypi.org/project/mem0ai/
- GitHub: https://github.com/mem0ai/mem0
- Docs (Python quickstart): https://docs.mem0.ai/open-source/python-quickstart
Braintrust docs sources checked
- https://www.braintrust.dev/docs/guides/tracing (checked 2026-09-28)
- https://www.braintrust.dev/docs/guides/tracing/integrations (checked 2026-09-28)
Local repo files inspected
py/src/braintrust/integrations/— nomem0/directorypy/src/braintrust/wrappers/— no Mem0 wrapperpy/pyproject.toml[tool.braintrust.matrix]— nomem0aientrypy/noxfile.py— notest_mem0session- Repo-wide case-insensitive grep for
import mem0/from mem0/mem0aiunderpy/src/braintrust/**/*.py— zero matches
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 22
- Forks
- 24
- Merge moyen
- 15 h 1 min
- PR mergées (30 j)
- 109
Préparer son environnement
- Fournit un Dockerfile ou un fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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