memor 是智能体领域的开源项目，由 openscilab 开发，2024 年首次发布。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 66。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-08-10。MIT许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：构建需要长期记忆的客服机器人。同类可对比的替代方案包括 MemGPT、LangChain Memory、Zep。
memor
让LLM记住关键信息，告别对话失忆
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。
开源
free
对话助手
GitHub 星标
★ 66
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类对话助手
开发团队openscilab
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。
访问状态
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★ 66
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-27 00:00:00
最近更新2026-08-10 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2026-08-09
浏览次数2
使用教程
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
项目介绍
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