memor

让LLM记住关键信息,告别对话失忆

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 4 🐛 待处理 5 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 69
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。

项目预览

memor 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队openscilab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai,chatbot,chatgpt,genai,genai-chatbot,incontextlearning,large-language-models,llm,llm-memory,memory,memory-management,openai,prompt,prompt-engineering
GitHub 星标★ 69
上线时间2024-12-27 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积606 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

memor 是一个为大型语言模型(LLM)设计的可复现结构化记忆库,旨在解决对话助手在长对话中遗忘关键信息、记忆不可控的问题。它通过将对话历史转化为结构化的记忆条目,并支持自定义记忆模式,使模型能够更精准地调用历史上下文。核心能力包括:自动提取关键信息、按需更新记忆、支持多种LLM后端(如OpenAI、Anthropic等),并提供Python API和CLI工具,方便开发者集成到现有智能体工作流中。项目强调记忆的可复现性,即相同输入产生一致记忆结果,便于调试和审计。目前仍处于早期阶段,但架构清晰,适合作为构建持久化对话系统的底层组件。

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 ★ 69

技术标签

核心亮点

  • 结构化记忆设计,支持自定义模式,灵活适配不同场景
  • 强调可复现性,便于调试和审计记忆逻辑
  • 提供简洁API和CLI,易于集成到现有智能体框架

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持尚不完善
  • 功能相对基础,可能缺少高级记忆管理特性(如自动遗忘策略)

适用场景

  • 构建需要长期记忆的客服机器人
  • 开发个性化AI助手,记住用户偏好
  • 用于研究LLM记忆机制和上下文管理

替代项目

MemGPT、LangChain Memory、Zep

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