Awesome-AI-Memory

一站式掌握大模型记忆技术，从研究到落地。

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 152 🐛 待处理 25 👀 关注 18

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1303

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源知识库，完全免费，无付费版本。

项目预览

Awesome-AI-Memory 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IAAR-Shanghai

GitHubhttps://github.com/IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源知识库，完全免费，无付费版本。

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,ai-memory,ai-memory-system,awesome-ai-memory,continual-learning,llm-memory,long-term-memory,memory-augmented-models,memory-systems,rag,reasoning-over-time

GitHub 星标★ 1303

上线时间2025-12-01 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积11.4 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

Awesome-AI-Memory 是一个专注于大模型与智能体记忆领域的精选知识库，由社区持续维护。它系统性地梳理了 LLM Memory 和 Agent Memory 的前沿研究、工程框架、系统设计、评测基准以及真实应用案例，旨在解决 AI 系统缺乏长期记忆、推理能力受限和检索效率低下等核心问题。项目内容涵盖长期记忆机制、记忆增强推理、高效检索策略以及记忆原生系统设计等多个维度，为研究人员和工程师提供了从理论到实践的一站式参考。通过整理相关论文、开源框架和工具，它帮助用户快速了解该领域的技术脉络，并找到适合自身场景的解决方案，是探索 AI 记忆方向的重要资源。

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 ★ 1303

技术标签

agent-memory ai-memory continual-learning llm-memory long-term-memory

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
本地已安装 Git
可阅读 Markdown 的编辑器或浏览器（用于查看文档内容）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 Awesome-AI-Memory 仓库完整下载到本地，README 未提供其他安装方式，这是最基础的获取途径。
```
git clone https://github.com/IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的目录，后续查看文档都在这个目录内进行。
```
cd Awesome-AI-Memory
```
3查看中文说明

README 顶部提供了中文版入口 README_cn.md，用它了解记忆领域的论文与框架整理脉络。
```
cat README_cn.md
```
4按主题查阅内容

根据 README 中给出的论文、框架工具与案例索引，按自己关注的记忆方向（长期记忆、记忆增强推理等）逐步阅读。