mnemosyne

给 AI 智能体装一个本地长期记忆库

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 智能体 🍴 复刻 14 🐛 待处理 12 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 151
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

mnemosyne 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队28naem-del
官网地址https://mnemosy.ai
GitHubhttps://github.com/28naem-del/mnemosyne
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-memory,agents,ai,ai-agents,claude-code,cursor,embeddings,knowledge-graph,llm,llm-memory,local-first,long-term-memory,mcp,mcp-server,memory,model-context-protocol,multi-agent,rag,sqlite,typescript
GitHub 星标★ 151
上线时间2026-02-24 00:00:00
代码更新2026-10-21
仓库体积8.0 MB
本站数据更新2026-10-27
维护状态活跃
收录时间2026-10-27
浏览次数0

项目介绍

mnemosyne 是面向 AI 智能体的本地优先长期记忆层，用单个 SQLite 文件承载全部记忆数据，提供 MCP 服务、TypeScript SDK、CLI 与 HTTP 服务四种接入形态，可对接 Claude Code、Cursor 等智能体工具。它要解决的是智能体跨会话失忆、上下文反复重建、旧结论被错误沿用的问题：每条记忆都带证据来源，支持召回时回溯依据；当新信息与旧记忆冲突时，通过修正机制让过时指引退役而非简单覆盖，并保留时间维度的历史版本，便于追溯某个结论在何时被谁改写。技术上结合向量嵌入与知识图谱组织记忆，检索走混合召回。项目在 LongMemEval-S 基准上取得 409/500，并公开了未命中的失败案例，便于评估其能力边界。适合需要让智能体在本地长期积累项目知识、又不愿把记忆数据外传的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-27 · 当前星标 ★ 151

核心亮点

  • 全部记忆存于单个 SQLite 文件，数据不出本机，部署与备份成本极低
  • 记忆带证据来源，召回时可回溯依据，减少模型凭空编造
  • 冲突修正机制让过时指引退役并保留时间历史，而非简单覆盖

不足之处

  • 项目仅 151 星，生态与社区规模小，长期维护存疑
  • 基准得分 409/500，仍有约两成场景未命中，复杂长程记忆任务需谨慎验证
  • 以 TypeScript 为主，非 Node 技术栈的团队集成成本较高

适用场景

  • 让 Claude Code、Cursor 等编码智能体跨会话记住项目约定与历史决策
  • 个人知识助手在本地长期积累对话与文档记忆，避免重复交代背景
  • 多轮任务型智能体记录结论变更过程，需要时回溯某条指引的修订历史

替代项目

mem0、Letta、Zep

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