kaeru
★ 40
vs
deja-vu
★ 1.3k
kaeru vs deja-vu
kaeru：Kaeru 是一个面向 LLM 代理的本地优先、跨代理认知引擎，提供了一个类型化属性图谱和一个用于长期记忆的回忆层。它支持多会话和多代理连续性，使代理能够随着时间推移保持完整的上下文、追溯来源并利用共享知识。；deja-vu：deja-vu 是一个零依赖的本地化二进制工具，它索引并使各种AI编码助手的历史会话记录可搜索。它作为一个通用的记忆层，允许代理高效地回忆过去的解决方案和上下文，甚至包括安装之前的数据。
01
简评
kaeruMemory & Context · ★ 40
代理需要从之前的会话中召回其思考过程和项目上下文。
deja-vuMemory & Context · ★ 1.3k
复用AI代理历史对话中的解决方案，避免重复调试或重新实现。
02
并排对比
字段
kaerudeja-vu分类
记忆与上下文
记忆与上下文
Stars
★ 40
★ 1.3k
许可证
MIT
MIT
安装方式
git clone https://github.com/kaerulabs/kaeru.git && cd kaeru && cargo build --release
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vshulcz/deja-vu/main/install.sh | sh
更新时间
2天前
1天前
开源
是
是
标签
LLM 代理, 知识图谱, 双时态数据库
AI代理记忆, 会话搜索, 代码助手
03
功能特性
kaeru01双层图谱（操作型/海马体和档案型/皮层），用于活跃思考和沉淀知识。
02双时态特性，原生支持断言/撤销历史，实现时间旅行查询和非破坏性冲突解决。
03按项目范围划分和分层重入机制，用于在会话间恢复项目上下文，并按需访问归档知识。
04可选的跨代理云层共享，允许信任的团队在安全门控下共享沉淀知识。
05结构化召回，基于精确名称查找、类型化图遍历和 FTS 模糊回退，而非主要依赖向量嵌入。
deja-vu01快速、追溯性会话搜索
02AI代理自动记忆召回
03跨机器记忆同步
04无缝代理上下文切换
05自动化敏感数据脱敏
04
使用场景
kaeru↳代理需要从之前的会话中召回其思考过程和项目上下文。
↳代理团队需要共享并基于集体的长期知识库进行工作。
↳代理希望在特定的项目范围内捕获新的观察或假设。
↳追溯代理所做知识片段或决策的出处和历史。
deja-vu↳复用AI代理历史对话中的解决方案，避免重复调试或重新实现。
↳通过访问全面的过去调试会话和设计决策来调试复杂问题。
↳在不同AI代理和开发机器之间保持持久的上下文。
↳与同事共享脱敏的会话摘要，用于新成员入职或知识传递。
↳通过会话溯源了解文件更改历史和决策过程。
FAQ
常见问题
kaeru 和 deja-vu 有什么区别？
kaeru 和 deja-vu 都属于 Memory & Context 类别。kaeru 有 40 Stars，deja-vu 有 1.3k Stars。
kaeru 和 deja-vu 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。代理需要从之前的会话中召回其思考过程和项目上下文。 时选 kaeru，复用AI代理历史对话中的解决方案，避免重复调试或重新实现。 时选 deja-vu。
kaeru 是免费的吗？
是的，kaeru 在 GitHub 开源（MIT）。
deja-vu 是免费的吗？
是的，deja-vu 在 GitHub 开源（MIT）。
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