Awesome-Agent-Memory

一站式搞定AI智能体记忆，找方案、看基准、读论文。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 158 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 711
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，完全免费，无付费版本。

项目预览

Awesome-Agent-Memory 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队TeleAI-UAGI
GitHubhttps://github.com/TeleAI-UAGI/Awesome-Agent-Memory
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai-agent,ai-agent-memory,awesome,awesome-agent-memory,awesome-list,continual-learning,llm,llm-memory,long-term-memory,memory,memory-management,multimodal-llm-memory,rag
GitHub 星标★ 711
上线时间2025-10-30 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积1.9 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6

项目介绍

Awesome-Agent-Memory 是一个聚焦大语言模型（LLM）与多模态模型（MLLM）记忆机制的精选资源列表，系统梳理了长期上下文、检索增强和推理记忆等方向。项目收录了相关系统、基准测试、学术论文及开源工具，覆盖智能体记忆的完整技术栈，包括持续学习、记忆压缩、外部记忆库等。它解决了开发者难以快速获取和对比记忆方案的问题，通过结构化分类和实时更新，帮助研究者与工程师高效定位适合场景的解决方案。核心能力在于提供高质量、可检索的索引，并附带技术栈标签（如 agent-memory、continual-learning），便于按需筛选。作为早期项目，其内容仍在快速迭代中，但已具备成为该领域知识枢纽的潜力。

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 ★ 711

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：无需安装 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1理解它是什么

    这是一份 AI 智能体记忆系统的地图，收录系统、基准与研究，不是可运行的库。

  2. 2按场景检索

    长期召回、经验积累、跨会话延续是三类不同问题，先明确自己卡在哪。

  3. 3挑两三个方案对读

    同一问题不同实现差异很大，对读比单看更容易判断取舍。

  4. 4回到自己的项目落地

    清单给的是地图不是答案，落地仍要自己写适配层。

如何确认成功

能说清自己需要的记忆类型与候选方案

注意事项

  • 清单类仓库更新依赖社区，部分条目已停止维护。
  • 不要试图全读，按问题索引更高效。

核心亮点

  • 分类清晰，覆盖长期上下文、检索、推理等记忆核心子方向
  • 整合系统、基准与论文，节省跨平台搜索时间
  • 技术栈标签丰富，便于按需筛选和横向对比

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • AI智能体开发时选择记忆方案
  • 研究LLM记忆机制时快速调研
  • 对比不同记忆基准与评测方法

替代项目

Awesome-LLM、Awesome-AI-Agents、LangChain

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