Roampal
Mémoire qui apprend ce qui fonctionne. Pour que vous puissiez en faire plus.
Dites que ça a fonctionné. Dites que ça n'a pas fonctionné. L'IA se souvient.
Arrêtez de vous réexpliquer à chaque conversation. Roampal se souvient des résultats, apprend des retours, et devient plus intelligent avec le temps — le tout 100 % privé et local.
85,8 % non-adversaire sur LoCoMo (1 986 questions). +23 pts par rapport à l'ingestion brute. Absorbe 1 135 mémoires empoisonnées en ne perdant que 4 pts. (Article)
Résultats du Benchmark
Jeu de données LoCoMo (1 986 questions, 5 catégories, vérités terrain corrigées). Évalué avec roampal-labs. Double notation par local 20B + MiniMax M2.7.
| Mesure | Résultat | |--------|----------| | Précision non-adversaire (re-notée MiniMax) | 85,8 % | | Global (toutes catégories confondues) | 76,6 % | | vs baseline ingestion brute | +23 pts (76,6 % vs 53,0 %, p<0,0001) | | Résilience au poison | -4,2 pts après 1 135 mémoires adversariales | | Baseline sans mémoire | 6,0 % (le modèle n’a aucune connaissance LoCoMo) | | Architecture vs modèle | Architecture : +23 pts. Changement de modèle (GPT-4o-mini) : 1,5-2,5 pts |
- Le système apprend via une conversation naturelle, pas par ingestion de transcriptions
- Absorbe 1 135 mémoires empoisonnées avec des signaux de confiance falsifiés, conservant 72,4 % de précision
- Le scoring Wilson nuit à la récupération à chaque étape (p<0,001) — retiré du classement
Ablation de la récupération au niveau des composants
| Config | Hit@1 Propre | Hit@1 Poison | p-value | |--------|--------------|--------------|---------| | TagCascade + cosinus | 27,3 % | 29,0 % | référence | | Overlap + cosinus | 25,8 % | 28,0 % | p=0,0003 | | Pure CE | 25,4 % | 28,4 % | — | | TagCascade + Wilson | 23,0 % | 25,0 % | p<0,0001 |
- Cross-encoder : +17,8 Hit@1 par rapport au cosinus (p<0,0001)
- Routage par tags (double voie) : +6,1 Hit@1 propre, +7,5 poison (p<0,0001)
- Wilson : -4,3 Hit@1 dans chaque configuration
- Slot nurserie : aucun bénéfice (p=1,0)
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Démarrage rapide
- Téléchargez depuis roampal.ai et extrayez
- Installez Ollama ou LM Studio
- Clic droit sur
Roampal.exe→ Exécuter en tant qu’administrateur - Téléchargez un modèle dans l’interface → Commencez à discuter !
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Table des matières
- Résultats du benchmark
- Fonctionnalités Clés
- Intégration MCP
- Architecture
- Modèles Pris en Charge
- Documentation
- Tarification
Fonctionnalités Clés
Mémoire Qui Apprend
- Suivi des résultats : Note chaque résultat (+0,2 réussi, -0,3 échoué)
- Promotion intelligente : Les bons conseils deviennent permanents, les mauvais conseils s’effacent automatiquement
- Multi-conversation : Se souvient de TOUTES les discussions passées
- Banque de mémoire : Stockage permanent des préférences, identité, objectifs
- Livres : Importez des documents .txt/.md comme références consultables
- Reconnaissance de motifs : Détecte ce qui fonctionne à travers les conversations
- 100 % local : Toutes les données sur votre machine
- Fonctionne hors ligne : Pas d’internet après téléchargement du modèle
- Pas de télémétrie : Vos données ne quittent jamais votre ordinateur
Intégration MCP
Connectez Roampal à Claude Desktop, Cursor, et autres outils compatibles MCP.
Settings → Integrations → Connect → Restart your tool7 tools available: search_memory, add_to_memory_bank, update_memory, archive_memory, get_context_insights, record_response, score_memories
Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 5-TIER MEMORY │
├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────┤
│ Books │ Working │ History │ Patterns │
│ (permanent) │ (24h) │ (30 days) │ (permanent) │
├─────────────┴─────────────┴─────────────┴──────────────┤
│ Memory Bank │
│ (permanent user identity/prefs) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘Technologie de base :
- Recherche TagCascade : Recherche orientée par tags + reranking cross-encoder (ONNX)
- Apprentissage basé sur les résultats : Les mémoires s’adaptent en fonction des retours
- LLM Sidecar : Modèle en arrière-plan résumant les échanges, extrayant faits et tags
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Modèles pris en charge
Fonctionne avec tout modèle appelant des outils via Ollama ou LM Studio :
| Modèle | Fournisseur | Paramètres | |--------|-------------|------------| | Llama 3.x | Meta | 3B - 70B | | Qwen 2.5 | Alibaba | 3B - 72B | | Mistral/Mixtral | Mistral AI | 7B - 8x22B | | GPT-OSS | OpenAI (Apache 2.0) | 20B - 120B |
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Documentation
| Document | Description | |----------|-------------| | Architecture | Mémoire à 5 niveaux, pipeline de recherche, analyse technique approfondie | | Benchmarks | Évaluation LoCoMo, résultats TagCascade | | Notes de version | Dernière (v0.3.3) : entrée image multimodale, détection dynamique des capacités + contexte, gestion fantôme ChromaDB correction issue #8, écritures config atomiques, nettoyage jetons Harmony |
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Avis importants
Sécurité IA : Les LLM peuvent générer des informations erronées. Vérifiez toujours les informations critiques. Ne vous fiez pas à l’IA pour des conseils médicaux, juridiques ou financiers.
Licences des modèles : Les modèles téléchargés (Llama, Qwen, etc.) ont leurs propres licences. Vérifiez-les avant usage commercial.
Support
- Discord : https://discord.gg/F87za86R3v
- Email : roampal@protonmail.com
- GitHub : https://github.com/roampal-ai/roampal/issues
- Auteur : Logan Teague
Tarification
Gratuit et open-source (Licence Apache 2.0)
- Compilation à partir du code source → entièrement gratuit
- Exécutable précompilé : 19,99 $ paiement unique (économise des heures d’installation)
- Aucune télémétrie, pleine propriété des données
Conçu avec amour pour les personnes qui veulent une IA qui se souvient vraiment
--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-07-30 ---