caura-memclaw

多个智能体共享同一套记忆,协作不各说各话

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 110 🐛 待处理 46 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 551
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

caura-memclaw 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队caura-ai
官网地址https://caura.ai
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,agentic-ai,ai-agents,ai-infrastructure,claude,fastapi,knowledge-graph,llm-memory,mcp,mcp-server,memory-management,multi-agent-systems,openai,pgvector,rag
GitHub 星标★ 551
上线时间2026-04-27 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积36.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数17

项目介绍

面向 AI Agent 集群的受治理共享记忆系统,支持多智能体、多租户且原生兼容 MCP。内置信任分级、关键策略、审计追踪与知识图谱,并具备自优化的检索能力,在保障安全合规的同时让多个 Agent 高效共享记忆,Apache 2.0 开源。

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 ★ 551

使用教程

难度:进阶 约 40 分钟 部署方式:容器部署 5 步

环境要求

  • Docker
  • Python 3.10+ 或 Node 22+

安装与启动步骤

  1. 1拉主仓库

    记忆层与 API 在同一套 compose 里。

    git clone https://github.com/caura-ai/caura.git
  2. 2起全套依赖

    一条命令带起 Postgres、pgvector、Redis、API 和调度器。

    docker compose up -d --wait
  3. 3装客户端

    Python 与 Node 都有官方客户端。

    pip install caura-client
  4. 4写第一条记忆

    先存一条结构化事实,再按会话取回来验证。

  5. 5接进你的 agent

    把原来的历史拼接换成记忆检索。

如何确认成功

写入三条带时间的事实,隔一次会话后按主题检索,能取回正确的那条且时间戳没乱

注意事项

  • 项目改过名:旧的 memclaw 前缀调用和 MEMCLAW 环境变量仍兼容,新配置一律用 caura 前缀。
  • PyPI 上的包名也换了,照着老教程装会找不到。
  • 依赖 Postgres 与 pgvector,纯前端项目接它成本偏高。
  • 带调度器,说明它支持后台整理记忆,不只是存查。

核心亮点

  • MCP 原生支持,可直接接入 Claude 等 MCP 生态,降低集成成本
  • 内置信任分级、策略控制和审计日志,满足多租户安全治理需求
  • 结合知识图谱与自优化检索,提升长期记忆的准确性和可扩展性

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 多智能体协作场景下的共享记忆管理
  • 企业级多租户 AI 应用的安全记忆存储
  • 需要可审计、可治理的长期记忆的 MCP 服务

替代项目

Mem0、Zep、LangGraph

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