zer0dex

本地双层记忆,跨项目召回更准,消息前自动查询

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 5 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 64
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,本地部署,完全免费。

项目预览

zer0dex 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队hermes-labs-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,本地部署,完全免费。
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,agent-skills,ai-agents,ai-memory,ai-reliability,claude-code,cli,command-line-tools,developer-tools,dual-layer-memory,hermes-labs,llm-memory,local-first,markdown,memory-index,persistent-memory,python,rag,semantic-memory,vector-search
GitHub 星标★ 64
上线时间2026-03-12 00:00:00
代码更新2026-10-19
仓库体积365 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

zer0dex 是一个面向 AI 智能体的本地双层记忆模式参考实现。它解决的是跨项目场景下,扁平记忆文件或纯向量 RAG 在召回准确性和可读性上的不足。其核心能力是:将紧凑、人类可读的 Markdown 索引与本地向量库的语义检索相结合,在每条消息发送前先查询记忆,形成双层记忆结构。项目强调本地优先(local-first),数据完全存储在本地,不依赖云端服务,适合对隐私和可控性要求高的场景。它提供了具体的 Python 参考实现,方便开发者集成到自己的智能体系统中,尤其适用于 Claude Code 等工具。

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 ★ 64

核心亮点

  • 双层记忆设计:Markdown 索引保证可读性和精确匹配,向量检索补充语义模糊查询,兼顾准确与灵活
  • 本地优先架构:所有记忆数据存储在本地,隐私安全可控,不依赖外部 API,降低延迟和成本
  • 参考实现清晰:Python 代码结构简洁,易于理解和二次开发,适合作为智能体记忆模块的起点

不足之处

  • 项目处于早期阶段(55 星),文档和社区生态待观察,实际生产环境验证不足
  • 仅提供参考实现,未集成主流智能体框架,需要开发者自行适配

适用场景

  • 跨项目知识复用:在多个项目间共享历史决策、代码模式等记忆,提升智能体连续性
  • 隐私敏感场景:本地处理记忆数据,避免敏感信息上传云端,适合企业内网或离线环境
  • 智能体长期对话:在长会话或多次会话中保持上下文,减少重复提问,提升用户体验

替代项目

Mem0、Letta、Zep

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