pawwake

给任意 LLM 加长期记忆，不改造应用

pawwake 是一个轻量级网关，为任意 LLM 提供长期记忆能力。它位于应用与模型之间，自动捕获对话中的关键信息并持久化存储，在后续请求中按需检索注入上下文，让聊天机器人、智能体等应用无需修改核心代码即可获得跨会话记忆。项目兼容 OpenAI 接口，支持多种模型后端，核心能力包括记忆抽取、向量检索、上下文拼接和会话隔离。适合想快速给现有 LLM 应用加上记忆层、又不想引入重型框架的开发者。Python 实现，部署简单，可作为独立服务运行。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 153
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队garan0613
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/garan0613/pawwake
定价模式free
价格说明开源项目，定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,chatbot,llm,memory,openai-compatible
GitHub 星标★ 153
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-26 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
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2

使用教程

核心亮点

  • 兼容 OpenAI 接口，现有应用改个 base_url 即可接入
  • 网关形态解耦，记忆逻辑独立于业务代码，便于替换和调试
  • 轻量实现，依赖少，本地即可跑通，适合快速验证记忆方案

不足之处

  • 项目处于早期，记忆抽取与检索策略的可配置性有限
  • 文档和社区生态尚不完善，长期维护情况待观察

适用场景

  • 给客服机器人加跨会话用户偏好记忆
  • 为个人 AI 助手保存长期对话历史与事实
  • 在多轮 Agent 任务中维持上下文连续性

替代项目

mem0、Letta、Zep

项目介绍

pawwake 是一个基础设施领域的开源项目，官方简介：给AI加长期记忆的轻量网关 / A lightweight gateway that adds long-term memory to any LLM。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 145 星标。

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