vektori

让 AI 代理记住完整故事,而非零散事实

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 10 🐛 待处理 26 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 138
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,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

vektori 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bandr-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。
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ai-agents,ai-memory,anthropic,context-engineering,knowledge-graph,llm,long-term-memory,memory,ollama,open-source,openai,personalization,pgvector,python,rag,self-hosted,sentence-graph,sqlite,state-management,vector-database
GitHub 星标★ 138
上线时间2026-03-23 00:00:00
代码更新2026-06-18
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

vektori 是一个面向 AI 代理的记忆系统,旨在让代理不仅记住事实,还能记住完整的‘故事’。它通过文件系统内存和三层句子图(事实、情节、原始句子)来组织信息,所有数据存储在一个数据库中,零配置即可使用。该项目解决的是 AI 代理在长期交互中缺乏结构化记忆的问题,使其能够更自然地回忆和关联上下文。核心能力包括:将非结构化文本自动分层为事实、情节和句子,支持文件系统级的内存持久化,以及提供统一的查询接口。目前处于早期阶段,但设计理念新颖,适合需要复杂记忆能力的 AI 应用。

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 ★ 138

核心亮点

  • 三层句子图结构(事实/情节/句子)能捕捉叙事逻辑,超越简单向量检索
  • 文件系统内存设计,零配置启动,降低部署门槛
  • 单数据库存储,简化数据管理,适合快速集成到现有代理

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区生态尚待完善
  • 性能在超大规模数据下未经验证,可能成为瓶颈

适用场景

  • 需要长期记忆的对话式 AI 助手
  • 复杂任务代理(如研究、写作)的上下文管理
  • 个人知识库的智能检索与关联

替代项目

Mem0、LangChain Memory、ChromaDB

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