memanto

给 AI 装上长期记忆,让对话不再失忆

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 743 🐛 待处理 6 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2360
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

memanto 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队moorcheh-ai
官网地址https://memanto.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai-agents,ai-memory,ai-memory-system,hermes-agent,long-term-memory,memanto,memory,memory-management,moorcheh,multi-agent,semantic-memory,stateful-ai
GitHub 星标★ 2360
上线时间2026-03-23 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积21.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Memanto 是一个为 AI 智能体设计的长期记忆层,旨在解决大语言模型在对话和任务执行中缺乏持久记忆的问题。它通过语义记忆、向量检索和状态管理,让智能体能跨会话记住用户偏好、历史事实和任务上下文,从而提供更个性化和连贯的交互体验。核心能力包括:自动提取和存储关键信息、基于 RAG 的语义检索、与 LangChain 和 CrewAI 等主流框架的无缝集成,以及轻量级的 Python API。项目处于快速迭代期,适合开发者构建具有持久记忆能力的智能体应用。

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 ★ 2360

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:库/依赖 3 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

  • 可用的 Python 环境(README 未指定具体版本)
  • 可用的 pip 包管理器
  • 能访问 PyPI 的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1确认 Python 环境

    Memanto 是发布在 PyPI 上的 Python 包,安装前先确认本机 Python 与 pip 可用。README 未给出具体版本要求。

    python --version
    pip --version
  2. 2安装 memanto

    README 中唯一的安装命令,直接从 PyPI 安装官方包 memanto。如遇权限问题可在命令前加 sudo 或使用虚拟环境。

    pip install memanto
  3. 3查阅官方用法

    README 节选只提供了安装命令,没有初始化、API 调用或框架集成示例,接下来请访问官网与 GitHub 仓库查看文档。

如何确认成功

README 未提供验证方式,建议安装后访问 https://memanto.ai 按官方示例运行一次调用确认。

常见问题

Q:安装后如何初始化并使用 Memanto?

A:README 节选未给出初始化或调用示例,请查阅官网 https://memanto.ai 或 GitHub 仓库首页的文档说明。

Q:怎么和 LangChain、CrewAI 集成?

A:项目简介称支持与 LangChain、CrewAI 无缝集成,但 README 节选中没有对应代码示例,需以官方文档为准。

Q:需要配置 API Key 或向量数据库吗?

A:README 节选中未出现任何密钥、端口或数据库配置,无法确认;请查阅官方文档后再决定是否申请相关凭证。

Q:pip install 失败怎么办?

A:先确认网络可访问 PyPI、pip 版本是否过旧;可尝试 pip install -U pip 后重试,或使用国内镜像源安装。

注意事项

  • README 节选只包含 pip install memanto 一条安装命令,其余步骤均据其推断。
  • 项目处于快速迭代期,API 可能变动,生产环境建议锁定版本安装。
  • README 中多处图片为占位内容,或存在信息缺失,请以官网和 GitHub 仓库为准。

核心亮点

  • 提供开箱即用的语义记忆和向量检索,无需复杂配置
  • 原生支持 LangChain 和 CrewAI,集成成本低
  • 设计轻量,专注于记忆层,易于嵌入现有智能体流程

不足之处

  • 项目较新,API 可能不稳定,需关注版本更新
  • 文档和社区生态尚待完善

适用场景

  • 构建跨会话记住用户偏好的聊天机器人
  • 为多智能体协作系统提供共享状态和记忆
  • 在 RAG 应用中增强对历史交互的语义理解

替代项目

Mem0、Zep、LangMem

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