Memori

给 AI 装上持久记忆，让智能体不再失忆

Memori 是一个面向生产环境的智能体原生记忆基础设施，定位为与模型无关的中间层，将智能体的执行过程和对话内容转化为结构化、持久化的状态，供企业级系统使用。它解决的核心问题是：当前 LLM 应用缺乏长期记忆和状态管理能力，导致多轮对话、跨会话上下文丢失，以及智能体行为难以追踪和复用。Memori 提供统一的记忆存储、检索和管理接口，支持从对话中提取实体、关系和事件，并支持时间衰减、语义搜索等高级查询。它强调与现有数据基础设施兼容，无需替换已有系统，可部署在托管云、单租户云、VPC 及本地环境。核心能力包括：记忆的自动提取与结构化、灵活的检索 API、企业级安全与合规特性，以及多环境部署支持。

开源 unknown 搜索知识

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定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队MemoriLabs

所属国家

官网地址https://memorilabs.ai

GitHubhttps://github.com/MemoriLabs/Memori

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型agent,agent-memory,agenticai,ai,ai-memory,claude-code,enterprise,hermes,llm,long-short-term-memory,memory,memory-management,openclaw,python,rag,state-management,stateful,typescript

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30天Star增速

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上线时间2025-07-24 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

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综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 7 步

环境要求

Python 环境（用于 pip install memori 以及运行 python -m memori CLI）
Node.js / npm 环境（使用 TypeScript SDK 时需要）
Memori API Key（在 app.memorilabs.ai 注册获取）
一个 LLM 的 API Key，例如 OPENAI_API_KEY

安装与启动步骤

1安装 Python SDK

用 pip 从 PyPI 安装 memori 包，这是 Python 侧的官方 SDK，安装后即可在代码中 import Memori。
```
pip install memori
```
2安装 TypeScript SDK

使用 Node.js 项目时用 npm 安装官方 TypeScript SDK 包，包名为 @memorilabs/memori。
```
npm install @memorilabs/memori
```
3注册并获取 API Key

前往 app.memorilabs.ai 注册账号拿到 Memori API Key，同时准备所用 LLM 的 API Key。
4设置环境变量

把 Memori API Key 导出为环境变量，Python 和 TypeScript SDK 都读取这个变量；同时导出 LLM 的 Key。
```
export MEMORI_API_KEY=memori-xxxxxxxx
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
```
5用 CLI 注册账号

memori 自带命令行工具，可直接用 python -m memori sign-up 加邮箱完成注册，邮箱换成你自己的。
```
python -m memori sign-up your@email.com
```
6运行 CLI 查看菜单

直接运行 python -m memori 会显示可用选项菜单，可借此确认 CLI 安装正常并管理账号。
```
python -m memori
```
7在代码中接入 SDK

按 README 示例创建 Memori 实例，用 .llm.register(client).attribution(用户ID, 应用标识) 绑定 LLM 客户端后，对话会自动持久化与召回。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`MEMORI_API_KEY`	是	Memori 的 API Key，Python 与 TypeScript SDK 共用	`memori-xxxxxxxx`
`OPENAI_API_KEY`	是	所用 LLM 提供方的 API Key，README 以 OpenAI 为例	`sk-xxxxxxxx`
`.env`	否	CLI 在已导出变量缺失时，从运行命令所在目录的 .env 补全	`MEMORI_API_KEY=memori-xxxxxxxx`

如何确认成功

运行 python -m memori 能正常显示可用选项菜单，即表示 CLI 安装配置成功；SDK 侧则在对话中提问“我之前说的偏好是什么”，能被自动召回。

常见问题

Q：没有 Memori API Key 怎么办？

A：到 app.memorilabs.ai 注册获取，官方提供零配置的 Memori Cloud，拿到 Key 后几分钟即可开始开发。也可以先用 python -m memori sign-up <邮箱> 通过 CLI 注册。

Q：支持哪些语言的 SDK？

A：README 给出两个官方 SDK：Python 用 pip install memori，TypeScript/Node.js 用 npm install @memorilabs/memori。

Q：CLI 读不到我的 API Key？

A：CLI 会优先使用已 export 的环境变量，再从未找到的值从运行命令所在目录的 .env 文件补齐。确认 export 生效，或在该目录放 .env。

Q：记忆是怎么生效的？

A：把 LLM 客户端注册到 Memori 并设置 attribution 后，对话会在后台自动持久化，下一次提问时自动召回此前的信息。

注意事项

Memori 与 LLM、数据存储和框架无关，可直接接入你已有的架构，无需替换现有系统。
README 中 Python SDK 的 Quickstart 代码片段不完整，实际写法请以官网文档 memorilabs.ai/docs/memori-cloud/ 为准。
Memori 的 Advanced Augmentation 对开发者始终免费。
CLI 的更多用法参见 README 中 Command Line Interface 文档链接。

核心亮点

提供模型无关的记忆层，可无缝接入主流 LLM 框架，降低集成成本
支持多种部署方式（云、私有化、本地），满足企业安全合规要求
自动将对话和操作转化为结构化记忆，支持语义检索和时间衰减

不足之处

项目较新，生态和社区支持尚在建设，文档可能不完善
与现有数据基础设施的集成深度依赖于具体技术栈，可能需要定制适配

适用场景

构建具备长期记忆的客服机器人，实现跨会话用户偏好识别
为企业内部知识助手提供持久化上下文，提升回答一致性
用于智能体工作流审计和复盘，追踪决策过程

替代项目

LangChain Memory、Mem0、Zep

项目介绍

Memori 是基础设施领域的开源项目，由 MemoriLabs 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（16,903）位列前 3%，在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 5%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 15,745 增加到 16,903，净增 1,158。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。

它主要面向的使用场景是：构建具备长期记忆的客服机器人，实现跨会话用户偏好识别。同类可对比的替代方案包括 LangChain Memory、Mem0、Zep。

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