MemoriLabs/Memori

Memori 是原生代理（Agent-native）内存基础设施。它是一个与 LLM 无关（LLM-agnostic）的层，能够将代理的执行过程和对话转换为生产系统中结构化的持久状态。

不仅是记住代理“说了什么”，更要记住代理“做了什么”。

Memori 可以接入你现有的软件和基础设施。它与 LLM、数据库和框架无关，并能无缝集成到你现有的架构中。

→ Memori Cloud — 零配置。获取 API Key，几分钟内即可开始构建。

选择性能卓越的内存方案。

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入门指南

安装

TypeScript SDK

npm install @memorilabs/memori

Python SDK

pip install memori

快速开始

在 app.memorilabs.ai 注册并获取 Memori API Key，然后即可开始构建。完整文档请参考：memorilabs.ai/docs/memori-cloud/。

设置 MEMORI_API_KEY 和你的 LLM API key（例如 OPENAI_API_KEY），然后：

TypeScript SDK

import { OpenAI } from 'openai';
import { Memori } from '@memorilabs/memori';

// 需要在环境变量中设置 MEMORI_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY
const client = new OpenAI();
const mem = new Memori().llm
  .register(client)
  .attribution('user_123', 'support_agent');

async function main() {
  await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [{ role: 'user', content: 'My favorite color is blue.' }],
  });
  // 对话将在后台自动持久化并被召回。

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [{ role: 'user', content: "What's my favorite color?" }],
  });
  // Memori 会回忆起你最喜欢的颜色是蓝色。
}

Python SDK

from memori import Memori
from openai import OpenAI

# 需要在环境变量中设置 MEMORI_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY
client = OpenAI()
mem = Memori().llm.register(client)

mem.attribution(entity_id="user_123", process_id="support_agent")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "My favorite color is blue."}]
)
# 对话自动持久化并被召回。

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's my favorite color?"}]
)
# Memori 会回忆起你最喜欢的颜色是蓝色。

探索内存

使用 Dashboard —— 查看内存、分析、Playground 以及管理 API Keys。

[!TIP] 想要使用自己的数据库？请查看 Memori BYODB 文档： https://memorilabs.ai/docs/memori-byodb/。 如需用于开发的临时 BYODB 数据库，请参考 TiDB Zero 配置指南： docs/memori-byodb/databases/tidb.mdx。

LoCoMo 基准测试

Memori 在用于长对话内存的 LoCoMo 基准测试中进行了评估，在平均每个查询使用 1,294 tokens 的情况下，实现了 81.95% 的整体准确率。这仅占全上下文占用空间的 4.97%，证明了结构化内存无需在每次请求中强制使用大量提示词（Prompt）即可保持推理质量。

与其他基于检索的内存系统相比，Memori 的表现优于 Zep、LangMem 和 Mem0，同时相比 Zep 减少了约 67% 的提示词大小，且比全上下文提示词（full-context prompting）降低了超过 20 倍 的上下文成本。

阅读 基准测试概述，查看 测试结果，或下载 论文。

OpenClaw (网关持久化内存)

默认情况下，OpenClaw 代理在会话间会丢失所有信息。Memori 插件解决了这个问题。它在每一轮对话后自动捕获来自对话和代理执行的结构化内存——包括工具调用、决策和结果——并使其可供代理按需召回。

无需更改你的代理代码或提示词。该插件挂载在 OpenClaw 的生命周期中，因此你只需安装该插件，即可获得结构化内存、代理控制的召回功能以及高级增强功能（Advanced Augmentation）。

openclaw plugins install @memorilabs/openclaw-memori
openclaw plugins enable openclaw-memori

openclaw memori init \
  --api-key "YOUR_MEMORI_API_KEY" \
  --entity-id "your-app-user-id" \
  --project-id "my-project"

openclaw gateway restart

有关设置和配置，请参阅 OpenClaw 快速开始。有关架构和生命周期的详细信息，请参阅 OpenClaw 概述。

Hermes Agent (持久化内存提供者)

Memori 也作为 Hermes Agent 的内存提供者发布。它捕获已完成的对话。