星标数：68914★ Fork数：8196 《mem0：为 AI 智能体打造的持久记忆层》
Mem0（读作 “mem-zero”）为 AI 助手和智能体提供一个智能记忆层，从而实现个性化的 AI 交互。它能记住用户偏好、适应个体需求，并随着时间推移持续学习，适用于客服聊天机器人、AI 助手和自主系统等场景。
Mem0 支持多层级记忆，可无缝保留用户、会话与智能体状态，并进行自适应的个性化处理。对开发者而言，它提供了直观的 API、跨平台 SDK，以及完全托管的服务选项。
在典型应用中，Mem0 可用于 AI 助手的上下文连贯对话、客服场景中回忆历史工单与用户记录、医疗场景中跟踪患者偏好与历史以提供个性化护理，以及生产力与游戏场景中根据用户行为自适应调整工作流与环境。
主要特点
- 多层级记忆：统一保留 User、Session 与 Agent 状态，支持自适应个性化
- 开发者友好：提供直观 API、跨平台 SDK 与完全托管服务选项
- 多种部署形态：库（Library）、自托管服务器（Self-Hosted Server）、云平台（Cloud Platform）三种方式可选
- CLI 命令行管理：可在终端直接添加与搜索记忆
- Agent Skills：为 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 等 AI 编码助手提供参考型与流程型技能
- 新版记忆算法：单次 ADD 式抽取、实体链接、多信号检索与时间推理，评测框架已开源可复现
快速开始
安装 Python 或 npm 包：
pip install mem0ai
# 安装带 BM25 关键词匹配与实体抽取的增强混合检索（NLP 支持）
pip install mem0ai[nlp]
python -m spacy download en_core_web_sm
# 或通过 npm 安装 SDK
npm install mem0ai自托管服务器（一条命令启动完整栈、创建管理员并签发首个 API 密钥）：
cd server && make bootstrap
# 手动方式：启动服务并通过浏览器向导完成设置
cd server && docker compose up -d # http://localhost:3000命令行管理记忆：
npm install -g @mem0/cli # 或: pip install mem0-cli
mem0 init
mem0 add "Prefers dark mode and vim keybindings" --user-id alice
mem0 search "What does Alice prefer?" --user-id alice为 AI 编码助手安装 Mem0 技能（参考型技能常驻上下文，流程型技能按需执行端到端工作流）：
# Reference skills — always on
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0-cli
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0-vercel-ai-sdk
# Pipeline skills — run on demand
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0-integrate
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0-test-integration
npx skills add https://github.com/mem0ai/mem0 --skill mem0-oss-to-platform新版记忆算法
Mem0 于 2026 年 4 月推出新的记忆算法，在 LoCoMo、LongMemEval、BEAM 等基准上取得提升（如 LoCoMo 从 71.4 提升至 92.5，LongMemEval 从 67.8 提升至 94.4）。README 说明，所有基准在同一套生产代表性模型栈上运行，采用单次检索（一次调用、无 agentic 循环），检索预算为 top_200；分数反映 Mem0 托管平台的表现，包含开源 SDK 中不具备的专有优化，开源用户应期待方向性相近但不完全相同的提升。
- 单次 ADD-only 抽取：一次 LLM 调用，无 UPDATE/DELETE，记忆只累积、不被覆盖
- 智能体生成的事实为一等公民：智能体确认动作后的信息以同等权重存储
- 实体链接：抽取、嵌入并在跨记忆间链接实体，以提升检索效果
- 多信号检索：语义、BM25 关键词与实体匹配并行打分并融合
- 时间推理：对当前状态、过往事件与未来计划的查询进行时间感知检索排序
升级请参考迁移指南，评测框架已开源，任何人皆可复现上述数字。
📊 本项目 GitHub 星标数：68914。最后更新：2026-11-06，发布：2026-09-25。项目地址：https://github.com/mem0ai/mem0
