automem

给 AI 装上跨会话的长期记忆，让对话更连贯

automem 是一个为 AI 助手提供长期记忆的开源项目，采用图数据库与向量存储相结合的方式，帮助 AI 跨会话记住决策、关系和上下文。它解决的是大语言模型在对话中缺乏持久记忆、每次会话都从零开始的问题。核心能力包括：将对话中的关键信息（如用户偏好、项目决策、人物关系）结构化存入图存储，同时利用向量检索实现语义级别的记忆召回。项目提供简洁的 Python API，可轻松集成到现有 AI 工作流中，支持自定义记忆类型和查询接口。通过结合图结构的关联性和向量的模糊匹配，automem 能让 AI 在后续对话中主动引用历史信息，提升交互的连贯性和个性化程度。当前处于早期阶段，代码库较小，适合开发者快速上手和二次开发。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 819

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队verygoodplugins

所属国家

官网地址https://automem.ai

GitHubhttps://github.com/verygoodplugins/automem

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,ai-memory,anthropic,automem,falkordb,graph-database,llm,memory,qdrant,rag,vector-database

GitHub 星标★ 819

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-09-16 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态较活跃

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4

使用教程

核心亮点

图+向量双存储，既能精确关联又能语义检索
API 简洁，Python 集成成本低
专注决策和关系记忆，比通用记忆库更精准

不足之处

文档/社区待观察
早期项目，功能边界和稳定性未充分验证

适用场景

构建有记忆的客服机器人，记住用户历史偏好
开发个人 AI 助手，跨会话管理项目和任务
研究 AI 记忆机制，作为实验平台

替代项目

MemGPT、LangChain Memory、Zep

项目介绍

automem 是基础设施领域的开源项目，由 verygoodplugins 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（819）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，可免费自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：构建有记忆的客服机器人，记住用户历史偏好。同类可对比的替代方案包括 MemGPT、LangChain Memory、Zep。

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