memos

MemOS 是面向 LLM 与 AI 智能体的记忆操作系统。它统一了长期记忆的存储、检索和管理操作，旨在实现上下文感知和个性化交互，并内置知识库、多模态数据、工具记忆以及面向企业的优化。 README 中描述的关键能力： - 统一记忆 API：用一个 API 添加、检索、编辑和删除记忆，其结构为可检查和可编辑的图，而不是不透明的嵌入存储。 - 多模态记忆：支持文本、图像、工具轨迹和角色设定，并可一起检索和推理。 - 多立方体知识库管理：多个知识库充当可组合的记忆立方体，允许跨用户、项目和智能体进行隔离、受控共享和动态组合。 - 通过 MemScheduler 进行异步写入：记忆操作可以异步运行，并具有毫秒级延迟，以在高并发下保持稳定性。 - 记忆反馈与纠正：可以通过自然语言反馈来纠正、补充或替换记忆。 部署选项： - 云端 API：通过 MemOS 仪表板中的 API 密钥访问托管服务；通过 REST 端点添加和搜索记忆。 - 自托管：Docker Compose 会启动 MemOS API 以及 Neo4j 和 Qdrant；如果这些服务已可用，也可以直接用 uvicorn 运行 API。配置涵盖 LLM 提供商、嵌入器、向量数据库、图数据库和调度器。 - 插件：云端插件和本地插件可将记忆集成到 OpenClaw、Hermes Agent 和 DeepSeek Harness 中。云端插件会在智能体运行前召回记忆，并在运行后保存新消息，且被描述为故障开放，因此临时中断不会打断任务。本地插件将记忆存储在设备上的 SQLite 中，并提供结合 FTS5 和向量搜索的混合检索、智能去重、跨 L1 轨迹、L2 策略和 L3 世界模型的分层技能演化、多智能体协作以及 Memory Viewer 仪表板。 安装路径包括用于云端插件的 npm 包、用于本地插件的 shell 和 PowerShell 安装程序，以及用于自托管服务的 Docker 或 uvicorn。该项目采用 Apache 2.0 许可，并链接到文档、arXiv 论文、Discord 和 GitHub 讨论。README 还报告了基准分数和 token 节省数据；这些是项目自身的主张，此处未经过独立验证。