distill 是基础设施领域的开源项目，由 Siddhant-K-code 开发，2025 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 180。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：构建长期运行的客服或助手型LLM应用，需要持久记忆。同类可对比的替代方案包括 Mem0、Zep、LangChain Memory。
distill
给 LLM 智能体装上持久记忆，12 毫秒去重防泄露
distill 是一个为 LLM 智能体设计的上下文智能层，以 Go 语言实现。它解决的是智能体在长期运行中上下文管理混乱、记忆冗余和敏感信息泄露的问题。核心能力包括：写入时去重，避免重复信息占用上下文空间；敏感度标签，自动识别并标记敏感内容；冲突检测，发现新旧信息之间的矛盾；以及分层衰减机制，让不重要的记忆随时间淡出。整个处理过程约 12 毫秒，且完全不需要调用 LLM，因此开销极低。项目采用 MIT 许可证，适合作为智能体记忆模块嵌入到各类 AI 应用中。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 180
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队Siddhant-K-code
所属国家
定价模式free
价格说明MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型ai-agents,anthropic,compression,context-optimization,deduplication,deterministic,developer-tools,go,golang,llm,openai,pinecone,prompt-caching,qdrant,rag,vector-database
GitHub 星标★ 180
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-31 00:00:00
最近更新2026-09-21 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3
使用教程
核心亮点
- 零 LLM 调用，12ms 极速处理，几乎不增加智能体延迟
- 内置敏感度标签和冲突检测，保障记忆安全与一致性
- 分层衰减机制模拟人类遗忘曲线，优化上下文利用率
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目早期，功能边界和生态尚不清晰
适用场景
- 构建长期运行的客服或助手型 LLM 应用，需要持久记忆
- 处理多轮对话中的信息冲突与敏感数据过滤
- 作为 RAG 或 Agent 框架的记忆增强组件
替代项目
Mem0、Zep、LangChain Memory
项目介绍
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