Wax

在 Apple 设备上实现亚毫秒级本地 AI 记忆检索，无需服务器

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 55 🐛 待处理 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 808
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

Wax 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christopherkarani
官网地址https://christopherkarani.github.io/Wax
GitHubhttps://github.com/christopherkarani/Wax
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，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Swift
技术栈/模型ai-agents,cli,coreml,coreml-framework,data-science,machine-learning,mcp,mcp-server,memory,memory-cache,memory-hacking,metal,on-device-ai,rag,rag-pipeline,swift,vector-database,vector-embeddings,vector-search,vectordb
GitHub 星标★ 808
上线时间2026-01-20 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积283.6 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4

项目介绍

Wax 是一个面向 AI 代理的轻量级记忆层，以单个 Swift 文件实现，专为 Apple Silicon 设备优化。它解决了 AI 代理在本地设备上缺乏快速、私密记忆存储的问题，提供亚毫秒级的 RAG（检索增强生成）能力。核心能力包括：基于 Metal 的硬件加速，实现高效向量检索；完全离线运行，无需服务器或外部 API；数据本地存储，保障隐私安全。项目采用纯 Swift 编写，易于集成到 Apple 生态系统中，适合需要快速响应和离线运行的 AI 应用场景。其单文件架构简化了部署和依赖管理，为开发者提供了一种轻量级的记忆解决方案。

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 ★ 808

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：命令行安装 4 步

环境要求

  • Node.js 18+
  • 一个支持 MCP 的编码助手

安装与启动步骤

  1. 1一行安装

    把多个 AI 编码工具的会话记忆收进一个本地文件。

    npx -y waxmcp@latest install

  2. 2确认写入位置

    它会在用户目录下建 .wax 文件并注册 MCP。

    ls ~/.wax* 2>/dev/null

  3. 3在助手里验收

    重启助手让它加载 MCP，然后问一句项目背景。

    claude mcp list

  4. 4迁移到新机器

    拷贝 .wax 文件即可带走全部上下文。

    cp ~/.wax ~/backup/

如何确认成功

助手能读到历史上下文，回答里出现你之前项目的细节。

注意事项

  • 本地单文件的好处是可控，坏处是没有多端同步。
  • 文件里可能含敏感路径，分享前先看一眼。

核心亮点

  • 单文件纯 Swift 实现，集成简单，无复杂依赖
  • Metal 优化，在 Apple Silicon 上实现亚毫秒级 RAG 性能
  • 完全离线运行，数据不出设备，隐私安全有保障

不足之处

  • 仅支持 Apple 平台，跨平台适用性受限
  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察

适用场景

  • Apple 生态内的 AI 代理本地记忆存储与检索
  • 需要低延迟、离线运行的移动端 AI 应用
  • 隐私敏感场景下的个人知识库管理

替代项目

Chroma、LanceDB、Mem0

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