Ori-Mnemos

让AI记住一切，本地优先的持久记忆框架

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 33 🐛 待处理 1 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 335
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地优先，全部功能免费，无付费版本。

项目预览

Ori-Mnemos 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aayoawoyemi
官网地址https://orimnemos.com
GitHubhttps://github.com/aayoawoyemi/Ori-Mnemos
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 335
上线时间2026-02-20 00:00:00
代码更新2026-10-01
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 335

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

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