memory-agent
给 AI 智能体装上长期记忆，跨会话记住用户和历史
memory-agent 是一个为 AI 智能体提供长期记忆能力的开源 Python 项目。它解决的核心问题是：大语言模型本身没有持久记忆，每次对话都从零开始，导致智能体无法记住用户偏好、历史任务和上下文。该项目通过为智能体搭建可读写、可检索的记忆层，让智能体在多次交互中积累信息，并在需要时召回相关记忆。核心能力包括记忆的写入与存储、基于语义相似度的检索、记忆的更新与遗忘机制，以及与主流智能体框架的集成接口。开发者可以把它接入自己的对话机器人、自动化助手或任务型智能体，使其具备跨会话的连续性和个性化表现。项目用 Python 编写，结构轻量，适合作为智能体记忆模块的起点或参考实现。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 477
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队langchain-ai
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 477
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-10-04 00:00:00
最近更新2026-09-14 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0
使用教程
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
项目介绍
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