mnemosyne
活跃·★ 151·MIT·更新于 2026-10-21
Mnemosyne为AI智能体提供持久记忆，使它们能够持续推进工作、恢复原始证据并在源更改时适应性地淘汰过时教训。它将记忆与结果关联起来，让智能体能从交接处恢复、在失败后保留技能，并以更明智的状态重新开始。
#AI智能体#持久记忆#上下文管理#知识库#语义检索#SQLite#TypeScript#多智能体记忆
01
功能特性
01带证据的记忆：默认私有记录、显式共享、修正、冲突、来源历史记录和依赖项淘汰。
02智能体间的连续性：结构化检查点保存目标、决策、产物和下一步行动；源更改可淘汰过时交接。
03自适应上下文：预算内观察、分层摘要和可扩展的原始源字节，附带证据重新验证。
04跨词义回忆：默认作用域BM25；可选的嵌入、混合融合和对授权记录的重排序。
05证据门控技能：候选程序、明确的试用要求以及在证据失败或更改后的淘汰机制。
02
兼容性
Node.js
运行时
已通过文档验证
TypeScript
开发工具包
已通过文档验证
Python
客户端
已通过文档验证
SQLite
数据库
已通过文档验证
MCP
客户端协议
已通过文档验证
HTTP
应用程序接口
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ git clone --branch v2.0.0-rc.9 --depth 1 https://github.com/28naem-del/mnemosyne.git
2
$ cd mnemosyne
3
$ npm ci --ignore-scripts
4
$ npm run build
04
使用场景
↳构建需要长期、可验证记忆以进行决策和学习的AI智能体。
↳使智能体能够在多个会话或交接中恢复复杂的任务或项目而不丢失上下文。
↳开发通过根据源更改使过时知识失效或纠正来适应新信息的AI系统。
↳创建能够根据试用结果和证据来完善或淘汰技能的自我改进智能体。
↳管理大语言模型的动态上下文，确保在令牌预算内与证据的相关性和一致性。
05
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