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 ★ 287
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
官网地址https://www.shodh-memory.com
GitHubhttps://github.com/varun29ankuS/shodh-memory
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★ 287
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-03 00:00:00
最近更新2026-09-18 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 2,499 个项目，GitHub 星标数为 287。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 254 增加到 287，净增 33。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。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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