Een eerlijke blik op geheugen voor AI-agents in 2026: geheugen-SDK's die je in je eigen app inbouwt, MCP-geheugenservers, het geheugen dat in ChatGPT, Claude en Cursor zit, en kennisbanken voor teams — en waar OwlMem past.
Feiten gecontroleerd aan de hand van de openbare documentatie en prijspagina's van elke aanbieder op 25 oktober 2026. Functies en prijzen veranderen; klopt er iets niet, mail dan naar [email protected] en we passen het aan.
OwlMem is een gedeelde geheugenlaag voor de AI-tools die je team al gebruikt. Het is een beheerde MCP-server: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini en elke andere MCP-client verbinden met één URL en delen dezelfde kennisbank, hetzelfde langetermijngeheugen en dezelfde end-to-end versleutelde kluis. Kennis is gewone Markdown in git, dus elke wijziging is te controleren en terug te draaien. Agents kunnen elkaar ook notities sturen en taken overdragen, zodat de ene AI verdergaat waar de andere stopte.
De meeste andere tools lossen een ander probleem op:
Wat OwlMem niet doet: het is geen SDK die je in je eigen code opneemt, het haalt niet automatisch herinneringen uit chatgesprekken en bouwt geen kennisgraaf, en je kunt het niet zelf hosten — het is een beheerde dienst.
Hoe elke tool omgaat met wat telt als meerdere AI-agents één geheugen delen. “Niet gepubliceerd” betekent dat we het niet in de eigen documentatie van de aanbieder konden vinden — niet dat het ontbreekt.
Veeg opzij om alle kolommen te zien.
| Tool | Wat het is | MCP | Gedeeld tussen AI-apps | Delen in een team | Hoe gegevens worden opgeslagen | Controle en terugdraaien | Zelf hosten / open source | Kluis voor geheimen van agents | Haalt automatisch herinneringen op | Vanafprijs |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OwlMem | Gehoste dienst voor teams: kennisbank, geheugen en kluis | Ja: Gehoste MCP-server met OAuth-login | Ja: Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini, elke MCP-client | Ja: Organisaties, leden, één identiteit per AI | Markdown in git, plus feiten die op betekenis worden opgehaald | Ja: Elke schrijfactie is een git-commit: diff, terugdraaien, exporteren | Nee: Nee, alleen beheerd (servers in Canada); CLI is MIT | Ja: End-to-end versleutelde kluis, goedkeuring per gebruik | Nee: Nee, agents slaan lessen en feiten bewust op | Gratis voor 1 AI-agent; vanaf $19/maand |
| Mem0 | Open-source geheugen-SDK en gehost platform | Ja: Gehoste Mem0 MCP; OpenMemory (lokaal) | Ja: Ja, via de eigen MCP (Claude Code, Cursor, Codex en meer) | Ja: Organisaties en projecten met ledenrollen | Vectorstore; graafgeheugen op het platform | Deels: Wijzigingsgeschiedenis per herinnering; auditlogs bij Enterprise | Ja: Ja, Apache-2.0 | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, een LLM haalt herinneringen uit chats | Gratis laag; vanaf $19/maand |
| Zep | Gehoste contextlaag; Graphiti is open source | Ja: Gehoste Context MCP-server | Ja: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex en Cursor | Ja: Gedeelde grafen, RBAC en ABAC | Temporele kennisgraaf | Deels: Oude feiten worden ongeldig gemaakt, niet verwijderd; auditlog in de console | Deels: Graphiti (Apache-2.0); volledige Zep via Enterprise BYOC | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, een LLM bouwt de graaf uit berichten | Gratis laag; vanaf $125/maand |
| Letta | Framework voor stateful agents (voorheen MemGPT) | Deels: Gehoste MCP om Letta-agents te maken en te berichten | Niet gepubliceerd: Niet gedocumenteerd voor andere AI-apps | Ja: Teams-abonnement; gedeelde geheugenrepository's (cloud) | Geheugenbestanden in git plus een vectorarchief | Ja: Elke geheugenwijziging is een git-commit | Ja: Ja, Apache-2.0 | Deels: Toolgeheimen per agent (omgevingsvariabelen) | Ja: Ja, de agent bewerkt zijn eigen geheugen | Gratis laag; vanaf $20/maand |
| LangMem | Open-source geheugenbibliotheek voor LangGraph | Niet gepubliceerd: Niet in de LangMem-docs | Zelf bouwen: Bouw je zelf | Zelf bouwen: Namespaces die je zelf ontwerpt | Key-value- en vectorstore naar keuze (bijv. Postgres) | Niet gepubliceerd: Niet gedocumenteerd voor de store | Ja: Ja, MIT | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, een geheugenbeheerder op de achtergrond | Gratis (MIT); LangSmith Plus $39/seat/maand |
| Supermemory | Geheugen- en RAG-API met een gehoste MCP-server | Ja: Gehoste MCP-server met OAuth | Ja: Claude, Cursor, Codex, ChatGPT en meer | Ja: Spaces met afgebakende toegang; teamseats | Temporele feitengraaf met vectoren | Deels: Versies van feiten bewaard; herstellen niet gedocumenteerd | Ja: Ja, lokale versie onder MIT | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, haalt feiten uit chats en documenten | Gratis laag; vanaf $19/maand |
| Cognee | Open-source geheugen op basis van een kennisgraaf, plus een cloud | Ja: cognee-mcp-server | Ja: Claude Code, Cursor, Codex en meer, op een gedeelde backend | Ja: Gebruikers, tenants, rollen, rechten per dataset | Kennisgraaf plus vectoren | Niet gepubliceerd: Niet gedocumenteerd | Ja: Ja, Apache-2.0 | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, bouwt een graaf uit tekst en code | Gratis laag; op basis van gebruik, $1 per 1M tokens |
| MCP Memory Server | Referentie-MCP-server die lokaal draait | Ja: Is zelf een MCP-server (stdio) | Deels: Apps op één computer kunnen één bestand delen | Nee: Geen ingebouwde gebruikers of rechten | Kennisgraaf in een lokaal JSONL-bestand | Zelf bouwen: Niets ingebouwd; versiebeheer van het bestand doe je zelf | Ja: Alleen lokaal, MIT | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Nee: Nee, het model roept tools aan als daarom gevraagd wordt | Gratis |
| Basic Memory | Lokale Markdown-notities via MCP, plus een cloud | Ja: Ingebouwde MCP-server | Ja: Claude, Codex, Cursor, VS Code, Gemini | Ja: Teams in de betaalde cloud | Markdown-bestanden plus een SQLite-index | Deels: Cloud: bestandsgeschiedenis en snapshots; lokaal: zelf regelen | Ja: Ja, AGPL-3.0 | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Niet gepubliceerd: Notities worden door de AI geschreven als je erom vraagt | Lokaal gratis; cloud vanaf $15/seat/maand |
| ChatGPT | Geheugen ingebouwd in ChatGPT | Deels: Alleen MCP-client (connectors) | Niet gepubliceerd: Geen officiële manier om het in andere AI-apps te gebruiken | Deels: Persoonlijk; gedeelde projecten gebruiken alleen projectgeheugen | De cloud van OpenAI | Deels: Bekijken en verwijderen; geen versiegeschiedenis gepubliceerd | Nee: Nee, gehost door OpenAI | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, uit je chats | Inbegrepen, vanaf het Free-abonnement |
| Claude | Geheugen en Projects in Claude; CLAUDE.md in Claude Code | Deels: Alleen MCP-client (connectors) | Deels: CLAUDE.md is een gewoon bestand; app-geheugen blijft in Claude | Deels: Gedeelde Projects bij Team en Enterprise; geheugen is persoonlijk | De cloud van Anthropic; CLAUDE.md-bestanden op je schijf | Deels: Bekijken, bewerken, exporteren; CLAUDE.md via je eigen git | Nee: Nee, gehost door Anthropic | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Deels: Ja in de app; CLAUDE.md schrijf je met de hand | Inbegrepen, vanaf het Free-abonnement |
| Cursor | Rules in de Cursor-editor | Deels: Alleen MCP-client | Deels: Rule-bestanden en AGENTS.md staan in je repository | Ja: Team Rules bij het Teams-abonnement, plus rules in git | .mdc-bestanden in de repository; Team Rules in de cloud van Cursor | Deels: Via je eigen git; auditlogs bij Enterprise | Niet gepubliceerd: Niet aangeboden op de prijspagina | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Nee: Nee, rules worden met de hand geschreven (Memories verwijderd in 2.1) | Inbegrepen; Team Rules vanaf het Teams-abonnement |
| Windsurf | Rules en memories in de editor (nu Devin Desktop) | Deels: Alleen MCP-client | Deels: Rules en AGENTS.md in de repository; memories blijven lokaal | Deels: Workspace-rules via git; memories worden niet gedeeld | Lokale bestanden | Niet gepubliceerd: Niet gedocumenteerd; rules via je eigen git | Deels: Enterprise: dedicated of VPC-deployment | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Ja: Ja, in de oudere Cascade-agent | Gratis abonnement; Pro $20/maand |
| Notion | Teamwerkruimte met Notion AI | Ja: Gehoste Notion MCP-server met OAuth | Ja: Claude Code, Cursor, Codex en andere MCP-clients | Ja: Rechten per werkruimte en per pagina | Pagina's in de cloud van Notion | Ja: Paginageschiedenis van 7 dagen (Free) tot onbeperkt (Enterprise) | Nee: Nee, gehost door Notion | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Mensen schrijven pagina's; agents volgen een instructiepagina | Gratis abonnement; volledige Notion AI bij Business ($20/lid) |
| Obsidian | Lokale app voor Markdown-notities | Niet gepubliceerd: Geen officiële MCP-server; community-plug-ins | Deels: Gewone bestanden die elke tool kan lezen | Deels: Gedeelde notities met Obsidian Sync | Markdown-bestanden op je apparaat | Deels: Sync bewaart versiegeschiedenis (1–12 maanden) | Deels: Lokale app, gratis; niet open source | Niet gepubliceerd: Niet beschreven in hun docs | Notities worden met de hand geschreven | App gratis; Sync vanaf $4/maand (jaarlijks) |
RAG (retrieval-augmented generation) haalt passages uit een verzameling documenten zodra er een vraag binnenkomt. Agentgeheugen bewaart wat een agent heeft geleerd — feiten, voorkeuren, beslissingen — over sessies heen, zodat hij niet elke keer bij nul begint. Een kennisbank bevat langere pagina's die mensen en agents opnieuw lezen: hoe een systeem werkt, de oplossing waar een hele middag zoeken in zat. Context engineering is bepalen welke daarvan in de context van het model komt, en wanneer.
OwlMem geeft agents er twee via MCP: een kennisbank van Markdown-pagina's (kb_search, kb_write) en een geheugen van korte feiten die op betekenis worden opgehaald, met een optionele vervaldatum (kb_recall, kb_retain). Voor multi-agentsystemen is de kern dat elke agent op dezelfde plek leest en schrijft, elk onder een eigen identiteit.
Elke tool hier is ergens goed in. Een snelle gids:
Kies Mem0 als je je eigen AI-app bouwt en een open-source geheugen-SDK wilt die voorkeuren en feiten van gebruikers uit gesprekken haalt, met een groot ecosysteem van vectorstores en LLM's.
Kies OwlMem als je wilt dat de AI-tools die je team al gebruikt — Claude, ChatGPT, Cursor, Codex — zonder code één geheugen delen, met leesbare Markdown-geschiedenis en een kluis voor inloggegevens.
OwlMem vs Mem0 in detail →Kies Zep als je een contextlaag voor ondernemingen nodig hebt die bedrijfsgegevens en gesprekken samenvoegt in een temporele kennisgraaf, met RBAC- en ABAC-governance en opties voor SOC 2 en HIPAA.
Kies OwlMem als je een licht, gedeeld geheugen en een kennisbank wilt voor de AI-agents van je team, geprijsd per AI-agent en in een minuut ingesteld via MCP.
OwlMem vs Zep in detail →Kies Letta als je langlopende, stateful agents bouwt die hun eigen geheugen beheren en herschrijven, en je een open-source framework wilt dat je zelf kunt hosten.
Kies OwlMem als je wilt dat de agents die je al gebruikt één geheugen en kennisbank delen, in plaats van nieuwe agents te bouwen op een framework.
OwlMem vs Letta in detail →Kies LangMem als je agents bouwt met LangGraph of LangChain en een bibliotheek wilt die het ophalen, opslaan en de promptoptimalisatie van geheugen in je eigen code houdt.
Kies OwlMem als je geen geheugenopslag wilt bouwen of hosten, en gewoon wilt dat elke AI in het team via MCP hetzelfde geheugen leest en schrijft.
Kies Supermemory als je een geheugen- en RAG-API wilt voor je eigen product, met automatische extractie van feiten, connectors zoals Gmail en S3, en een lokale versie onder MIT-licentie.
Kies OwlMem als je een kennisbank voor je team wilt in gewone Markdown met git-geschiedenis, teamregels voor elke AI en een end-to-end versleutelde kluis naast het geheugen.
Kies Cognee als je een open-source, zelf gehost kennisgraafgeheugen of een GraphRAG-pipeline wilt, met inplugbare graaf- en vectordatabases en rechten per dataset.
Kies OwlMem als je een beheerde dienst wilt waarbij je niets hoeft te draaien: één URL, inloggen via OAuth en een geheugen dat al je AI-apps delen.
Kies MCP Memory Server als je in je eentje agentgeheugen lokaal uitprobeert, of een minimaal referentievoorbeeld zoekt om van te leren — het is gratis en houdt alles in één leesbaar bestand.
Kies OwlMem als meerdere mensen of computers hetzelfde geheugen nodig hebben, met inloggen, één identiteit per AI, geschiedenis die je kunt terugdraaien en een teamabonnement.
OwlMem vs MCP Memory Server in detail →Kies Basic Memory als je local-first Markdown-notities wilt die jij en je AI samen bewerken en in Obsidian openen, met een open-source kern onder AGPL en een optionele betaalde cloud.
Kies OwlMem als je een beheerde teamruimte wilt waarin elke AI een eigen identiteit heeft, plus geheugen met vervaldatum, teamregels, gedeelde tools van derden en een kluis voor geheimen.
Kies ChatGPT als je ChatGPT vooral in je eentje gebruikt en wilt dat het je voorkeuren automatisch onthoudt, zonder iets in te stellen.
Kies OwlMem als je ook Claude, Cursor of Codex gebruikt en wilt dat die delen wat ChatGPT weet — en dat met je team wilt delen.
OwlMem vs ChatGPT in detail →Kies Claude als je vooral in Claude werkt: geheugen en gedeelde Projects dekken de app, en CLAUDE.md-bestanden in je repository sturen Claude Code aan.
Kies OwlMem als je hetzelfde geheugen wilt in Claude, ChatGPT, Cursor en Codex, en een kennisbank waar elke AI in je team naar schrijft.
OwlMem vs Claude in detail →Kies Cursor als je rules naast je code horen: projectrules en AGENTS.md in git, met Team Rules die worden afgedwongen bij het Teams-abonnement.
Kies OwlMem als de kennis niet vastzit aan één repository of één editor — lessen, beslissingen en feiten die elke AI in het team moet kunnen vinden.
Kies Windsurf als je in Windsurf werkt en rules in je workspace wilt plus memories die op je eigen computer blijven.
Kies OwlMem als je memories wilt die gedeeld worden tussen computers, mensen en AI-apps in plaats van op één computer te blijven.
Kies Notion als mensen de documenten van je team schrijven en ordenen, en je wilt dat Notion AI en de eigen MCP-server van Notion ze lezen.
Kies OwlMem als je AI-agents de kennis zelf schrijven — lessen en feiten in Markdown, met controle op dubbelingen en vervaldatums — en je ook een kluis nodig hebt voor hun inloggegevens.
Kies Obsidian als je een gratis, lokaal, persoonlijk Markdown-notitieboek wilt met een enorm ecosysteem van plug-ins, en het geen probleem vindt om AI-toegang zelf in te richten.
Kies OwlMem als je een gehost, gedeeld geheugen wilt dat je AI-agents overal vandaan via MCP bereiken, met teamleden en rechten.
Het zorgt ervoor dat een AI-agent tussen sessies bewaart wat hij heeft geleerd — feiten, voorkeuren, beslissingen, werkwijzen — in plaats van elke keer bij nul te beginnen. Langetermijngeheugen voor LLM's staat meestal buiten het model, in een database, een graaf of bestanden, en wordt in de context geladen wanneer het nodig is. Gedeeld geheugen gaat een stap verder: meerdere agents lezen en schrijven in dezelfde opslag.
RAG haalt passages uit een verzameling documenten om een vraag te beantwoorden. Geheugen wordt geschreven terwijl agents werken: het verandert in de loop van de tijd, en oude feiten moeten worden bijgewerkt of uitgefaseerd. In OwlMem kan een herinnering een vervaldatum hebben, zodat momentopnamen zoals prijzen of versies vanzelf verlopen.
Voor sommige teams wel. Mem0 is een geheugenlaag die ontwikkelaars in hun eigen apps inbouwen, met automatische extractie uit gesprekken. OwlMem is een beheerde MCP-server waarmee de AI-tools die je al gebruikt verbinden, met een gedeelde Markdown-kennisbank, geheugen en een kluis. Bouw je je eigen AI-product, dan passen Mem0, Zep of Letta misschien beter; wil je dat Claude, ChatGPT, Cursor en Codex in een team één geheugen delen, dan is OwlMem daarvoor gemaakt.
Hun ingebouwde geheugens worden niet met elkaar gedeeld — elk product houdt zijn eigen geheugen bij. Ze kunnen wel geheugen delen via een MCP-server waarmee ze allemaal verbinden: voeg OwlMem toe in Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code of Codex, log één keer in, en ze lezen en schrijven allemaal in hetzelfde blijvende geheugen. Zie de installatiegids.
Een MCP-server die AI-clients tools geeft om herinneringen op te slaan en op te halen. De officiële referentieserver bewaart een kennisgraaf in een lokaal bestand op één computer. OwlMem is een gehoste MCP-geheugenserver en MCP-kennisbank: één URL, inloggen via OAuth en hetzelfde geheugen voor elke AI in je organisatie.
Nee. OwlMem is een beheerde dienst die draait op servers in Canada. Je kennisbank blijft wel van jou: het is gewone Markdown in git die je op elk moment kunt exporteren of synchroniseren met je eigen GitHub-repository. Is zelf hosten een harde eis, dan draaien open-source opties zoals Mem0, Letta, Cognee, Graphiti of Basic Memory op je eigen infrastructuur.
Niet in het geheugen, en niet in de chat. De kluis van OwlMem is end-to-end versleuteld: items worden op je eigen computer versleuteld, agents hebben jouw goedkeuring nodig om ze te gebruiken, en owlmem run geeft geheimen door aan een commando in plaats van aan het model. Geen van de andere geheugentools die we hier vergelijken beschrijft in zijn documentatie een kluis voor inloggegevens van agents.
Officiële pagina's die we op 25 oktober 2026 hebben gecontroleerd:
Voor altijd gratis voor één AI. Verbind Claude, ChatGPT, Cursor of Codex in een minuut.