telemem

给AI装上长期记忆,支持视频理解,替代Mem0

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 36 🐛 待处理 1 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 493
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

telemem 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
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自行部署使用,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,agent-memory,ai-agents,character-memory,conversational-ai,faiss,llm,long-term-memory,mcp,mem0,memory,model-context-protocol,multimodal,rag,semantic-search,video-understanding
GitHub 星标★ 493
上线时间2025-12-05 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积107.5 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3

项目介绍

TeleMem 是一个高性能的 Mem0 即插即用替代品,专注于为 AI 智能体提供长期对话记忆能力。它解决了传统记忆系统在语义重复、多模态信息处理上的痛点,通过语义去重技术确保记忆存储的高效与精准,支持长时间跨度的对话上下文保持,并创新性地引入视频推理能力,使智能体不仅能理解文本,还能处理视觉信息。其核心能力包括:基于 FAISS 的高性能向量检索、与 MCP(模型上下文协议)的无缝集成、以及为 AI 代理设计的角色记忆管理。项目采用 Python 实现,技术栈覆盖主流 LLM 生态,旨在成为智能体记忆层的通用基础设施,帮助开发者构建更智能、更连贯的对话系统。

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 ★ 493

使用教程

难度:进阶 约 35 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1装核心包

    先装文本记忆这部分。

    pip install telemem
  2. 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. 3跑快速上手

    示例脚本能直接跑。

    uv run python examples/quickstart.py
  4. 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. 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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