SimpleMem

给LLM智能体装上长效记忆,让对话和任务不再失忆。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 414 🐛 待处理 13 👀 关注 41
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3872
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

SimpleMem 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队aiming-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,audio,compression,knowledge-graph,lifelong-memory,llm,mcp,memory,multimodal,python,rag,retrieval,semantic-search,simplemem,video,vision
GitHub 星标★ 3872
上线时间2026-01-01 00:00:00
代码更新2026-07-24
仓库体积32.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

SimpleMem 是一个为大型语言模型(LLM)智能体设计的终身记忆模块,旨在解决智能体在长期交互中遗忘历史信息、缺乏持续学习能力的问题。它通过高效的记忆存储和检索机制,让智能体能够记住并利用过去的对话、任务和知识,从而提升其在复杂任务中的表现。SimpleMem 支持文本和多模态数据,核心能力包括记忆的增量写入、基于语义的快速检索、记忆的自动整理与遗忘策略,以及无缝集成到现有 LLM 智能体框架中。其设计强调轻量级和高效性,能在不显著增加计算开销的情况下,为智能体提供持久化的上下文感知能力。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3872

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 7 步

环境要求

  • Python 环境与 pip(用于安装 simplemem 包)
  • 项目源码目录(pip install -e . 与 docker compose 命令需在此目录执行)
  • Docker + Docker Compose(仅部署 MCP Server 时需要)
  • 一个 OpenAI 兼容的推理服务地址与令牌(OPENAI_BASE_URL 等)

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    把仓库克隆到本地,后续 pip 与 docker 命令都需在该目录下执行。

    git clone https://github.com/aiming-lab/SimpleMem.git
    cd SimpleMem
  2. 2安装依赖

    按 README 提供的固定版本依赖清单安装,适合直接复现官方环境。

    pip install -r requirements.txt
  3. 3可编辑安装本包

    默认装文本+多模态+evolver;要 MCP/HTTP 服务用 .[server],全量用 .[all]。

    pip install -e .
  4. 4Python 快速调用

    默认 mode="auto",后端由首次调用的方法决定,无需手动配置。

    from simplemem import SimpleMem
    
    mem = SimpleMem()  # mode="auto",首次调用决定后端
  5. 5复制环境变量模板

    为 Docker/MCP 部署准备配置,随后编辑 .env 填写密钥与模型地址。

    cp .env.example .env
  6. 6Docker 启动 MCP

    用自定义 .env 启动 MCP Server,LanceDB 与用户库持久化在宿主机 volume。

    docker compose --env-file .env up -d
  7. 7配置 MCP 客户端

    写入客户端配置即可连接;也可换成自建地址,令牌替换为自己的。

    {
      "mcpServers": {
        "simplemem": {
          "url": "https://mcp.simplemem.cloud/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
          }
        }
      }
    }

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_BASE_URL否指向 OpenAI 兼容推理平台,驱动记忆构建、检索与判定https://api.openai.com/v1
JWT_SECRET_KEY是.env 中的服务鉴权密钥,Docker 部署前需自行设置your-jwt-secret
ENCRYPTION_KEY是.env 中的数据加密密钥,需自行设置your-32-char-encryption-key
LLM_PROVIDER否指定 LLM 提供方,与模型地址等参数配合使用openai
mcpServers.simplemem.url是MCP 服务地址,可用官方托管地址或自建服务https://mcp.simplemem.cloud/mcp
headers.Authorization是MCP 访问令牌,Bearer 格式,替换为自己的 TokenBearer YOUR_TOKEN

如何确认成功

Python 中 SimpleMem() 能实例化并成功调用一次写入方法即文本模式可用;Docker 下容器持续运行即启动成功。

常见问题

Q:需要手动选择文本还是多模态模式吗?

A:不需要。默认 mode="auto" 自动识别:首次调用 add_dialogue() 走文本模式,调用 add_text()/add_image()/add_audio()/add_video() 走多模态 Omni 模式。

Q:不想本地自建,能直接用吗?

A:可以。README 给出官方托管地址 https://mcp.simplemem.cloud/mcp,在支持 MCP 的客户端配置 url 与 Authorization: Bearer YOUR_TOKEN 即可。

Q:各种安装方式有什么区别?

A:pip install -r requirements.txt 安装固定版本依赖;pip install -e . 安装为可编辑包(文本+多模态+evolver);加 .[server] 额外装 MCP/HTTP 服务,.[all] 装全部含开发工具。

Q:Docker 里的数据会丢吗?

A:README 说明 MCP Server 的数据(LanceDB 与用户数据库)持久化在宿主机 volume 中,容器重启不会清空。

注意事项

  • 执行 pip install -e . 与 docker compose 前,必须先进入项目根目录。
  • README 节选中部分命令块为空(如 Docker Quick run),实际以官方仓库最新说明为准。
  • MCP 集成只覆盖文本记忆,图像、音频、视频等多模态能力需通过 Python 集成使用。
  • 修改 .env 时至少设置 JWT_SECRET_KEY、ENCRYPTION_KEY、LLM_PROVIDER 及模型地址等参数。

核心亮点

  • 支持文本与多模态记忆,覆盖更广的应用场景
  • 记忆检索效率高,延迟低,适合实时交互
  • 提供灵活的遗忘机制,避免记忆无限膨胀

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 与主流智能体框架的集成示例尚不丰富

适用场景

  • 长期对话助手,记住用户偏好和历史对话
  • 多轮任务执行,跨会话保持上下文一致性
  • 多模态知识管理,如记忆图像、音频等非文本信息

替代项目

MemGPT、LangChain Memory、Zep

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