XMem

给 AI 代理装上长期记忆,多模态多代理协作不掉线

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效 对话助手 🍴 复刻 54 🐛 待处理 32 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 233
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

XMem 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队XortexAI
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型agent-memory,ai-agents,chatgpt,claude,cursor,developer-tools,graph-rag,llm,long-term-memory,mcp,memory,memory-as-a-service,memory-layer,mongodb,neo4j,open-source,pinecone,rag,vector-database
GitHub 星标★ 233
上线时间2026-02-12 00:00:00
代码更新2026-06-03
仓库体积15.1 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4

项目介绍

XMem 是印度首个开源的、面向 AI 代理的多模态长期记忆层,旨在解决 AI 代理在对话和任务执行中缺乏持久记忆的问题。它通过多代理架构和 Graph RAG 技术,为 AI 代理提供结构化的长期记忆存储与检索能力,支持文本、图像等多模态信息的记忆管理。XMem 提供记忆即服务(Memory-as-a-Service)的接口,并兼容 MCP(Model Context Protocol),可无缝集成到 ChatGPT、Claude、Cursor 等主流 AI 工具中。其核心能力包括:记忆的持久化存储、基于图结构的关联检索、多代理协同记忆共享,以及开发者友好的 API 和工具链。该项目处于早期阶段,适合希望为 AI 应用快速添加长期记忆能力的开发者探索。

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 ★ 233

核心亮点

  • 多模态记忆支持,文本和图像都能存,扩展了记忆边界
  • 基于 Graph RAG 的关联检索,记忆召回更智能,不是简单关键词匹配
  • 兼容 MCP 协议,能直接接入 ChatGPT、Claude、Cursor 等主流工具,落地门槛低

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,API 和功能稳定性可能不足,生产环境需谨慎

适用场景

  • 为聊天机器人添加跨会话的长期用户偏好记忆
  • 多代理协作场景下共享任务上下文和决策历史
  • 构建个人 AI 助手,记忆用户习惯、项目资料等

替代项目

Mem0、Zep、LangMem

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