memsearch

给 AI 智能体装上长期记忆,跨会话秒级召回关键信息

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 279 🐛 待处理 263 👀 关注 10
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GitHub 星标 ★ 2834
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费自部署使用,无在线服务或付费版本。

项目预览

memsearch 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zilliztech
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费自部署使用,无在线服务或付费版本。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-memory,claude-code,claude-code-plugin,codex,deepseek,deepseek-harness,dsh,dsh-plugin,embeddings,hybrid-search,jev,long-term-memory,memory,milvus,openclaw,opencode,rag,semantic-search,skills
GitHub 星标★ 2834
上线时间2026-02-09 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积26.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

memsearch 是一个为 AI 智能体(如 Claude Code、Codex)设计的持久化统一记忆层,基于 Markdown 和 Milvus 向量数据库构建。它解决了 AI 智能体在长时间任务中缺乏长期记忆、上下文窗口有限的问题,使得智能体可以跨会话、跨项目地存储和检索关键信息。核心能力包括:自动将对话、代码片段、决策记录等结构化或非结构化内容转换为向量并存储,通过语义搜索快速召回相关记忆;支持 Markdown 格式,便于人类阅读和编辑;提供简单的 API 和命令行工具,易于集成到现有智能体工作流中。该项目使用 Python 编写,依赖 Milvus 实现高性能向量检索,适合需要持久化记忆的 AI 应用场景。

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 ★ 2834

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 8 步

环境要求

  • Python >= 3.10
  • 能访问 PyPI 安装 memsearch(如 uv tool install)
  • 可选:Docker,用于自托管 Milvus 服务
  • 可选:Zilliz Cloud 账号与 API Key(推荐托管方案)
  • 安装 Codex 插件时需联网下载 ONNX 模型

安装与启动步骤

  1. 1安装 CLI

    README 提供 uv 方式把 memsearch 装成全局命令行工具,onnx 额外依赖用于本地嵌入模型。

    uv tool install "memsearch[onnx]"
  2. 2运行配置向导

    交互式初始化配置,写入 ~/.memsearch/config.toml,决定嵌入模型与 Milvus 后端。

    memsearch config init
  3. 3确认向量后端

    默认开箱即用,使用本地 ~/.memsearch/milvus.db;如需切换可改为 Zilliz Cloud 或自托管地址。

    memsearch config get milvus.uri
  4. 4切换嵌入提供方

    可选操作,把嵌入模型提供方切换为 onnx,实现不依赖外部 API 的本地嵌入。

    memsearch config set embedding.provider onnx
  5. 5索引记忆目录

    把存放 Markdown 记忆的目录建好并索引;加 --force 会重新嵌入全部内容。

    memsearch index ./memory/
  6. 6执行语义搜索

    混合检索(BM25 + 向量)召回相关记忆;--json-output 便于脚本消费结果。

    memsearch search "Redis caching"
  7. 7安装智能体插件

    以 Claude Code 为例,用 /plugin 命令从 marketplace 安装插件;Codex 走 install.sh 脚本。

    /plugin marketplace add zilliztech/memsearch
    /plugin install memsearch
  8. 8开启实时同步

    监听记忆目录,文件变更时自动重新索引,保持记忆与检索结果一致。

    memsearch watch ./memory/

关键配置

配置项必填说明示例
milvus.uri否Milvus 后端地址,默认使用本地 ~/.memsearch/milvus.dbhttp://localhost:19530
milvus.token否Zilliz Cloud 集群的 API Key,使用云端时必须设置your-api-key
embedding.provider否嵌入模型提供方,如切换为 onnx 走本地模型onnx

如何确认成功

执行 ls .memsearch/memory/ 能看到记忆文件;或跑 memsearch stats 查看已索引的分块数量。

常见问题

Q:必须自己部署 Milvus 吗?

A:不必。默认使用本地 ~/.memsearch/milvus.db,开箱即用;多用户或团队场景可改用 Zilliz Cloud,或用 Docker 自托管 Milvus 后把 milvus.uri 指向 http://localhost:19530。

Q:Codex 插件安装为什么要加 --yolo?

A:README 说明 Codex 插件需要联网下载 ONNX 模型,因此用 codex --yolo 启动以允许网络访问。

Q:修改了文档后搜索结果没更新怎么办?

A:重新执行 memsearch index ./memory/ --force 重新嵌入全部内容,或开启 memsearch watch ./memory/ 让文件变更自动索引。

Q:配置项在哪里,多个项目如何区分?

A:配置优先级为:集成默认 → ~/.memsearch/config.toml → 项目内 .memsearch.toml → 显式 --collection 参数或 Python 传参;没有集成默认时使用内置 collection。

Q:索引数据乱了想清空重建?

A:执行 memsearch reset --yes 会删除已索引的全部数据并重建。

注意事项

  • 不同平台的插件共用同一个 memsearch 后端,只需配置一次。
  • Zilliz Cloud 地址与 API Key 属敏感信息,不要写入仓库或公开分享。
  • Claude Code 的 /plugin 命令在智能体交互界面内执行,不是在系统终端里运行。
  • 更多 CLI 参数与配置细节见官网文档 zilliztech.github.io/memsearch。

核心亮点

  • 基于 Milvus 向量检索,语义搜索准确,支持大规模记忆存储
  • Markdown 格式存储,人类可读可编辑,便于调试和修正记忆
  • 提供统一 API,可无缝接入 Claude Code、Codex 等主流 AI 智能体

不足之处

  • 依赖外部 Milvus 服务,部署和运维成本较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • AI 编程助手跨会话记住项目架构和编码偏好
  • 多智能体协作时共享团队知识库
  • 个人知识管理,将对话和笔记转化为可检索记忆

替代项目

Mem0、Zep、LangChain Memory

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