MemoriLabs/Memori

面向企业级 AI 的记忆架构（Memory Fabric）。

Memori 可接入你现有的软件和基础设施。它与 LLM、数据存储和框架无关，能够无缝集成到你已经设计好的架构中。

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

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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，即可开始构建。完整文档请参考：memorilabs.ai/docs/memori-cloud/。

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

TypeScript SDK

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

// 要求在环境变量中设置 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.' }],
  });
  // 对话会在后台自动持久化并被检索。

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

Python SDK

from memori import Memori
from openai import OpenAI

# 要求在环境变量中设置 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."}]
)
# 对话会被自动持久化和检索。

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

探索记忆

使用 仪表盘 (Dashboard) — 管理记忆、分析、Playground 以及 API Keys。

[!TIP] 想使用自己的数据库？请查看 Memori BYODB 文档： https://memorilabs.ai/docs/memori-byodb/。

LoCoMo 基准测试

Memori 在用于长对话记忆的 LoCoMo 基准测试中进行了评估，平均每条查询使用 1,294 tokens，实现了 81.95% 的整体准确率。这仅占完整上下文开销的 4.97%，表明结构化记忆可以在不强行将大量提示词（Prompt）放入每次请求的情况下，依然保持高质量的推理能力。

与其他基于检索的记忆系统相比，Memori 的表现优于 Zep、LangMem 和 Mem0，同时将提示词大小缩减了约 67%（对比 Zep），并将上下文成本降低了超过 20 倍（对比全上下文提示）。

阅读 基准测试概述，查看 结果，或下载 论文。

OpenClaw（为你的网关提供持久记忆）

默认情况下，OpenClaw agent 在会话之间会丢失所有信息。Memori 插件解决了这个问题。它能在每次对话后捕获持久的事实和偏好，并在后续对话中自动将最相关的上下文注入到 Prompt 中。

无需更改你的 agent 代码或 Prompt。该插件挂载到 OpenClaw 的生命周期中，通过一个简易的即插即用插件，即可获得结构化记忆、智能检索和高级增强功能。

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

openclaw config set plugins.entries.openclaw-memori.config.apiKey "YOUR_MEMORI_API_KEY"
openclaw config set plugins.entries.openclaw-memori.config.entityId "your-app-user-id"

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。

MCP（一行命令连接你的 Agent）

你的 agent 在会话之间会忘记所有内容。Memori 解决了这个问题。它能记住你的技术栈、惯例以及你偏好的工作方式，让你不再需要重复输入相同的内容。

适用于个人开发者和团队。你的 agent 会随着时间推移学习编码模式、审阅偏好和项目约定。对于团队而言，这意味着能够共享上下文。