memlayer

三行代码给大模型装上持久记忆,让对话更懂你

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 35 🐛 待处理 1 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 307
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

memlayer 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divagr18
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,ai,ai-infrastructure,context-management,developer-tools,embedded,graph-database,knowledge-graph,llm,llm-memory,memory,openai,persistent-memory,python,rag,retrieval,retrieval-augmented-generation,semantic-search,transformer,vector-database
GitHub 星标★ 307
上线时间2025-11-16 00:00:00
代码更新2026-02-02
仓库体积1.2 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3

项目介绍

memlayer 是一个为大型语言模型(LLM)提供即插即用记忆能力的 Python 库,旨在用三行代码为任何模型快速添加持久化、智能且类人的记忆与回忆功能。它解决了 LLM 在对话或任务中缺乏长期记忆、无法跨会话保留关键信息的问题,使模型能够基于历史交互进行更连贯、个性化的响应。其核心能力包括:自动提取和存储对话中的关键信息,支持语义检索以在需要时召回相关记忆,以及提供简洁的 API 设计以降低集成门槛。该项目处于早期阶段,适合开发者快速为现有 LLM 应用增强记忆能力。

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 ★ 307

核心亮点

  • API 极简,三行代码即可集成,上手成本低
  • 支持语义级记忆检索,能智能召回相关历史信息
  • 模型无关,可适配任意主流 LLM,灵活性强

不足之处

  • 项目早期,文档和社区生态尚待完善
  • 记忆存储和检索的性能在大规模场景下未经验证

适用场景

  • 构建具备长期记忆的聊天机器人
  • 为个人助理应用添加跨会话的用户偏好记忆
  • 增强客服系统对历史工单的引用能力

替代项目

MemGPT、LangChain Memory、Zep

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