shodh-memory

本地离线运行,让 AI 智能体拥有可审计的长期记忆

shodh-memory 是一个为 AI 智能体设计的本地内存系统,以单个离线 Rust 二进制文件运行,完全无需 LLM 和云端 API。它解决的是智能体在长期交互中缺乏持久、可审计记忆的问题,通过从使用中学习、遗忘无关信息并强化重要内容,实现确定性记忆管理。核心能力包括:基于知识图谱的图式记忆、认知记忆机制、边缘计算支持,以及与 Claude 等智能体框架的集成。项目强调可审计性和确定性,所有操作均在本地执行,适合隐私敏感场景。作为早期项目,它提供了轻量、无依赖的替代方案,但生态和文档尚待完善。

开源 unknown 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 290
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类智能体
开发团队varun29ankuS
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
技术栈/模型agent-memory,agentic-ai,ai-agents,ai-memory,claude,cognitive-memory,edge-ai,graphrag,knowledge-graph,llm-free,local-first,mcp,model-context-protocol,robot-memory,robotics,ros2,rust,vector-database,vector-search,zenoh
GitHub 星标★ 290
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-03 00:00:00
最近更新2026-09-24 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

  • 单一 Rust 二进制,无需 LLM 和 API 密钥,部署极简
  • 基于知识图谱的记忆结构,支持确定性推理和审计
  • 自动遗忘无关信息并强化重要记忆,模拟认知机制

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 功能相对基础,高级记忆管理能力有限

适用场景

  • 隐私敏感的边缘设备上运行 AI 智能体
  • 需要可审计记忆的本地自动化代理
  • 与 Claude 等框架集成,增强长期交互记忆

替代项目

Mem0、LangMem、Zep

项目介绍

shodh-memory 是智能体领域的开源项目,由 varun29ankuS 开发,2025 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,517 个项目,GitHub 星标数为 290。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-24。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:隐私敏感的边缘设备上运行AI智能体。同类可对比的替代方案包括 Mem0、LangMem、Zep。

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