MemMachine

面向 AI Agent 的开源内存层。

别再构建无状态的 Agent 了。只需 5 行代码，即可让你的 AI 拥有持久化记忆。

什么是 MemMachine？

MemMachine 是一个开源的长短期记忆层，专为 AI Agent 和基于 LLM 的应用程序设计。它使你的 AI 能够学习、存储并回溯过去会话中的信息，从而将无状态的聊天机器人转变为具备个性化及上下文感知能力的智能助手。

核心能力

• 情景记忆 (Episodic Memory)：基于图数据库的会话上下文，可跨会话持久存在。
• 配置记忆 (Profile Memory)：以 SQL 存储的长短期用户事实和偏好信息。
• 工作记忆 (Working Memory)：当前会话的短期上下文。
• Agent 记忆持久化：记忆不受重启、会话切换甚至模型变更的影响。

快速上手

5 分钟内即可配置并运行：

先决条件：此代码需要运行 MemMachine Server。 在本地启动服务器 或在 MemMachine 平台 创建免费账户。

pip install memmachine-client

from memmachine_client import import MemMachineClient

# 初始化客户端
client = MemMachineClient(base_url="http://localhost:8080")

# 获取或创建项目
project = client.get_or_create_project(org_id="my_org", project_id="my_project")

# 为用户会话创建记忆实例
memory = project.memory(
    group_id="default",
    agent_id="travel_agent",
    user_id="alice",
    session_id="session_001"
)

# 添加记忆
memory.add("I prefer aisle seats on flights", metadata={"category": "travel"})
# => [AddMemoryResult(uid='...')]

# 搜索记忆
results = memory.search("What are my flight preferences?")
print(results.content.episodic_memory.long_term_memory.episodes[0].content)
# => "I prefer aisle seats on flights"

如需获取完整的安装选项（Docker、自托管、云端），请访问 快速入门指南。

集成方案

MemMachine 可与你常用的 AI 框架无缝集成：

框架	描述
LangChain	LangChain Agent 的记忆提供程序
LangGraph	LangGraph 工作流的有状态记忆
CrewAI	CrewAI 多 Agent 系统的持久化记忆
LlamaIndex	LlamaIndex 应用的记忆集成
AWS Strands	AWS Strands Agent SDK 的记忆支持
n8n	无代码工作流自动化集成
Dify	Dify AI 应用的记忆后端
FastGPT	与 FastGPT 平台集成

MCP Server 支持

MemMachine 包含一个原生 Model Context Protocol (MCP) 服务器，可与 Claude Desktop、Cursor 以及其他兼容 MCP 的客户端无缝集成：

# Stdio 模式 (用于 Claude Desktop)
memmachine-mcp-stdio

# HTTP 模式 (用于 Web 客户端)
memmachine-mcp-http

请参阅 MCP 文档 获取设置说明。

MemMachine 适合谁？

• 开发者：构建 AI Agent、助手或自动化工作流。
• 研究人员：实验 Agent 架构和认知模型。
• 团队：需要为 LLM 应用提供跨会话持久化记忆。

核心特性

• 多种记忆类型：工作记忆（短期）、情景记忆（长短期会话记忆）和配置记忆（用户事实）。
• 开发者友好型 API：Python SDK、RESTful API、TypeScript SDK 和 MCP 服务器接口。
• 灵活的存储：图数据库 (Neo4j) 用于情景记忆，SQL 用于配置信息。
• LLM 不限：适用于 OpenAI、Anthropic、Bedrock、Ollama 以及任何 LLM 提供商。
• 自托管或云端：可本地运行、使用 Docker 部署，或使用我们的托管服务。

欲了解更多信息，请参阅 [API 参考文档]。