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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 493
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1装核心包
先装文本记忆这部分。
pip install telemem -
2按需装扩展
协议服务与视频管线是可选附加。
pip install "telemem[mcp]" -
3跑快速上手
示例脚本能直接跑。
uv run python examples/quickstart.py -
4换成本地模型配置
它给了全本地配置。
TELEMEM_CONFIG=config/config.ollama.yaml python examples/quickstart.py -
5验记忆召回
跨会话记得住才算成功。
如何确认成功
写入若干条记忆后开新会话提问,能召回相关信息且回答里能指出依据是哪条记忆
注意事项
- 它做的是多模态长期记忆,文本是核心,视频与协议服务是扩展。
- 提供全本地配置,数据不出机器。
- 记忆的写入时机与粒度决定召回质量。
- 记忆越积越多时要考虑淘汰策略。
核心亮点
- 语义去重机制,避免记忆冗余,提升检索质量
- 支持多模态(文本+视频)推理,扩展记忆边界
- 与MCP协议集成,方便接入主流智能体框架
不足之处
- 项目处于早期阶段,API稳定性待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 构建需要长期用户画像的对话助手
- 为视频内容分析智能体提供记忆支持
- 替代Mem0以降低记忆存储成本
替代项目
Mem0、LangChain Memory、Zep
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