
deepmem
5分钟换掉Mem0,检索快2倍成本省10倍
deepmem 是一个面向 AI Agent 的开源记忆层基础设施,定位为 Mem0 的平替方案。它解决的核心问题是:让 AI 应用具备长期记忆能力,同时避免高昂的检索成本和厂商锁定。项目完全兼容 Mem0 API,开发者只需替换服务地址,无需改动任何业务代码,5 分钟内即可完成迁移。核心能力包括:混合检索(向量+关键词)实现更快召回,官方称检索速度提升 2 倍、成本降低 10 倍;支持自托管部署,数据完全自主可控;基于 FastAPI 构建,提供 MCP 协议支持,可无缝接入各类 AI Agent 框架。技术栈为 Python,适合需要为聊天机器人、智能助手、多轮对话系统添加持久记忆的团队。项目处于早期阶段,星标数不多,但方向明确:用更低的成本做 Mem0 能做的事,并且让你自己掌控数据。
开源
freemium
基础设施
GitHub 星标
★ 114
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
freemium
项目数据
分类基础设施
开发团队deepmemteam
所属国家
定价模式freemium
价格说明自托管免费,云服务付费,定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai,ai-agent-memory,ai-agents,ai-memory,fastapi,hybrid-search,llm,llm-memory,long-term-memory,mcp,mem0-alternative,mem0-compatible,memory-management,memory-system,qdrant,rag,semantic-cache,vector-database
GitHub 星标★ 114
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-08-02 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-12
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 完全兼容 Mem0 API,迁移只需改地址,零代码改动
- 支持自托管,数据不出自己的服务器,避免厂商锁定
- 混合检索(向量+关键词)兼顾语义召回与精确匹配,检索效率更高
不足之处
- 项目处于早期,星标仅 113,社区生态和长期维护稳定性待观察
- 文档和最佳实践案例相对较少,复杂场景下的调优经验不足
适用场景
- 为客服机器人添加跨会话的长期用户记忆
- 自托管 AI 助手,要求数据私有化且控制检索成本
- 从 Mem0 迁移到更便宜方案,不想重写业务代码
替代项目
Mem0、Zep、Letta
项目介绍
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