xMemory

把智能体记忆拆开再拼，检索更准更省上下文

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 11 🐛 待处理 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 123
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源研究代码，免费使用

项目预览

xMemory 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HU-xiaobai
GitHubhttps://github.com/HU-xiaobai/xMemory
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源研究代码，免费使用
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
GitHub 星标★ 123
上线时间2026-02-24 00:00:00
代码更新2026-10-13
仓库体积977 KB
本站数据更新2026-10-25
维护状态较活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数0

项目介绍

xMemory 是一个面向智能体记忆管理的开源研究项目，对应 NeurIPS 2026 论文《Beyond RAG for Agent Memory: Retrieval by Decoupling and Aggregation》。它针对传统 RAG 在长期对话与任务型智能体中的局限：单一向量检索难以区分事实、事件与偏好等异构记忆，召回结果冗余且上下文拼接成本高。项目提出「解耦 + 聚合」的检索范式，先把记忆拆分为不同粒度与类型的单元分别索引，再在查询时按需聚合，从而提升召回精度并压缩注入上下文。代码以 Python 实现，包含记忆写入、结构化存储、多路检索与聚合排序等模块，可作为智能体长期记忆层的参考实现，适合研究与二次开发。当前星标约 123，处于早期阶段。

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 2026-10-25 · 当前星标 ★ 123

核心亮点

  • 提出解耦式记忆索引与聚合检索，区别于单向量 RAG 的粗粒度召回
  • 有 NeurIPS 2026 论文支撑，方法设计与实验描述相对完整
  • Python 实现，模块划分清晰，便于嵌入现有智能体框架做二次开发

不足之处

  • 项目早期，星标仅约 123，社区规模与生态尚小
  • 缺少成熟的生产级文档与大规模部署验证，文档/社区待观察

适用场景

  • 为长期对话智能体构建分层记忆检索层
  • 研究 RAG 之外的智能体记忆召回范式并做对比实验
  • 在任务型 Agent 中按需聚合事实、事件与偏好类记忆

替代项目

Mem0、Letta、Zep

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