PlugMem

给LLM智能体插上长期记忆,即插即用不掉线

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 31 🐛 待处理 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 310
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用,无付费版本。

项目预览

PlugMem 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队TIMAN-group
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用,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-memory,llm-agent,rag
GitHub 星标★ 310
上线时间2026-02-09 00:00:00
代码更新2026-07-09
仓库体积7.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

PlugMem 是一个为大型语言模型(LLM)智能体设计的即插即用长期记忆模块,相关论文已被 ICML 2026 接收。它解决的是 LLM 智能体在长对话或复杂任务中缺乏持久记忆、容易遗忘关键信息的问题。核心能力是提供一种轻量级的记忆接口,允许开发者将外部记忆存储(如向量数据库)无缝接入现有 LLM 智能体框架,而无需修改模型本身。它通过记忆的写入、检索和更新机制,让智能体能够跨会话保留重要事实和用户偏好,从而提升任务连续性和个性化响应质量。项目基于 Python 实现,目前处于早期阶段,但设计上强调模块化和易用性,适合研究者和开发者快速集成到自己的智能体系统中。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 310

技术标签

核心亮点

  • 即插即用设计,无需修改LLM模型即可集成记忆功能
  • 基于ICML 2026论文,有理论支撑,架构设计有据可依
  • 轻量级接口,支持外部向量存储,灵活适配现有智能体框架

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 实际效果依赖底层记忆存储的性能,可能引入额外延迟

适用场景

  • 多轮对话机器人需要记住用户历史偏好
  • 复杂任务代理跨会话保持上下文连续性
  • 研究实验快速验证长期记忆对智能体性能的提升

替代项目

MemGPT、Mem0、Letta

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