EverOS

给每个 AI 代理装一个随身记忆库,跨应用不忘事

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 972 🐛 待处理 46 👀 关注 107
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GitHub 星标 ★ 13867
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地优先,完全免费,用户自行部署使用。

项目预览

EverOS 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队EverMind-AI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地优先,完全免费,用户自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,agentic-ai,ai,chats,clawdbot,clawdbot-skill,deepseek-harness,dsh,dsh-plugin,llm,long-term-memory,mcp,memory,memory-management,python3,rag,skills
GitHub 星标★ 13867
上线时间2025-10-28 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积7.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

EverOS 是一个面向 AI 代理的便携式记忆层,主打本地优先、Markdown 原生、用户所有且跨应用自进化。它解决的是 AI 代理在不同工具和工作流中缺乏持久、统一记忆的问题,让代理能记住用户偏好、历史交互和上下文,从而提供更连贯的个性化服务。核心能力包括:以 Markdown 文件存储记忆,便于用户阅读和编辑;本地存储保障数据隐私和所有权;支持跨应用同步,使记忆在不同 AI 工具间共享;具备自进化机制,能根据新交互自动更新记忆结构。项目用 Python 实现,提供 API 和 CLI,便于集成到现有 AI 工作流中。

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 ★ 13867

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 5 分钟 部署方式:库/依赖 3 步

环境要求

  • Python 环境(EverOS 是 Python 库)
  • uv 或 pip 包管理器
  • 一个 OpenRouter API Key
  • 可联网(下载依赖并调用 API)

安装与启动步骤

  1. 1安装 EverOS

    官方推荐用 uv 安装;没有 uv 时改用 pip install everos,二选一即可。

    uv pip install everos
  2. 2准备 OpenRouter 密钥

    README 明确一个 OpenRouter API Key 即可开始使用,请先到 OpenRouter 申请并妥善保存。

  3. 3运行演示验证

    执行 everos demo,体验写入持久记忆并用关键词检索,确认安装与密钥配置正常。

    everos demo

关键配置

配置项必填说明示例
OPENROUTER_API_KEY是调用 OpenRouter 模型写入与检索记忆所需的密钥sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx

如何确认成功

运行 everos demo 能成功写入记忆并关键词检索返回结果,即表示安装与配置成功。

常见问题

Q:没有 uv 怎么办?

A:README 给出了替代方案,直接执行 pip install everos 安装即可。

Q:必须使用 OpenRouter 吗?

A:README 说明一个 OpenRouter API Key 就足以启动 EverOS、写入持久记忆并检索。

Q:记忆数据保存在哪里?

A:EverOS 主打本地优先、Markdown 原生,记忆以 Markdown 文件形式保存在本地,便于阅读和编辑。

Q:安装后提示找不到 everos 命令?

A:确认安装命令执行成功,可换用 pip install everos 重装,或检查当前 Python 环境是否正确。

注意事项

  • API Key 属于敏感信息,请勿硬编码或提交到代码仓库。
  • README 未列出具体 Python 版本要求与支持的操作系统,遇到环境问题请查阅官方文档 https://docs.evermind.ai。

核心亮点

  • 本地优先存储,数据完全由用户掌控,隐私安全
  • Markdown 原生格式,记忆内容透明可读,方便人工修改
  • 跨应用共享记忆,让不同 AI 工具协同工作时上下文连续

不足之处

  • 项目仍处于早期阶段,API 稳定性可能变化
  • 文档和社区生态尚待完善,上手门槛较高

适用场景

  • 个人知识库与 AI 助手联动,让助手记住你的阅读偏好
  • 多工具 AI 工作流(如写作+编程+日程),统一上下文记忆
  • 本地优先的隐私敏感场景,如医疗、金融领域 AI 应用

替代项目

Mem0、Letta、Zep

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