Ori-Mnemos

让AI记住一切,本地优先的持久记忆框架

Ori-Mnemos 是一个本地优先的智能体持久记忆开源项目,基于递归记忆框架(RMH)实现。它解决的是 AI 智能体在对话或任务中缺乏长期记忆、无法跨会话积累知识的问题。核心能力包括:将记忆以 Markdown 形式结构化存储,支持知识图谱构建,提供 MCP 服务器接口以便集成到各种 AI 工具中。项目强调数据本地化,确保隐私安全。通过递归方式组织记忆层级,使智能体能够高效检索和更新信息,从而提升多轮对话的连贯性和个性化服务水平。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 325
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队aayoawoyemi
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,本地优先,全部功能免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-memory,ai-agent,ai-agents,ai-memory,knowledge-graph,llm,local-first,markdown,mcp,mcp-server,memory,model-context-protocol,persistent-ai-memory,persistent-memory,recursive-memory-harness,rmh,semantic-search,sqlite,typescript,vector-search
GitHub 星标★ 325
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-20 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 基于递归记忆框架,记忆组织层级清晰,检索效率高
  • 支持 Markdown 和知识图谱,记忆格式灵活且可读性强
  • 提供 MCP 服务器,可无缝接入 Claude 等主流 AI 工具

不足之处

  • 早期项目,API 和功能稳定性待验证
  • 文档和社区生态尚不完善

适用场景

  • 构建具备长期记忆的客服聊天机器人
  • 为个人知识管理助手提供跨会话记忆
  • 开发本地优先的 AI 工作流自动化工具

替代项目

Mem0、Letta、Zep

项目介绍

Ori-Mnemos 是智能体领域的开源项目,由 aayoawoyemi 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 324。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-20。本地优先,全部功能免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:构建具备长期记忆的客服聊天机器人。同类可对比的替代方案包括 Mem0、Letta、Zep。

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