memory-agent
给 AI 智能体装上长期记忆，跨会话记住用户和历史
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 484
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1拉仓库
它是最小示例，不是框架。
-
2装依赖
按项目说明装。
-
3跑一次带记忆的对话
先看它怎么存取记忆。
-
4换成自己的存储
示例用的存储很轻。
如何确认成功
在对话里让智能体记住一个事实，开新会话后它仍能主动使用这条记忆
注意事项
- 它演示的是带记忆工具的推理式智能体，用来解释如何让智能体持久化信息。
- 代码量小，适合当自己实现的起点。
- 示例里的存储很轻，生产要换成正式存储。
- 记忆范围按会话隔离还是全局，取决于你的场景。
核心亮点
- 专注记忆层单一职责，易于嵌入现有智能体框架
- Python 实现，代码轻量，便于阅读和二次开发
- 提供记忆写入与语义检索的基本闭环，可直接跑通
不足之处
- 项目处于早期，文档和示例相对有限
- 生态与集成案例较少，生产可用性待验证
适用场景
- 为客服对话机器人增加跨会话的用户偏好记忆
- 让个人助理智能体记住长期任务和历史决策
- 作为智能体记忆模块的教学或原型参考实现
替代项目
mem0、Letta
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