memora
活跃·★ 407·MIT·更新于 2026-05-28
Memora 为 AI 代理提供持久化记忆层，支持结构化存储、语义检索、图关系和跨会话上下文。
Memora 为 AI 代理提供持久化记忆层，具备结构化存储、语义检索和图关系，以实现跨会话上下文。它允许代理将工作吸收进持久的知识图谱，并使用 `memory_digest` 检索相关记忆、待办事项和关联边缘。
#AI代理#持久记忆#知识图谱#语义搜索#RAG（检索增强生成）#SQLite#向量嵌入#LLM工具
01
功能特性
01持久化存储：支持 SQLite 并可选云同步（S3, R2, D1）
02语义搜索：通过向量嵌入（TF-IDF, sentence-transformers, OpenAI）实现高级查询
03知识图谱：交互式可视化，支持 Mermaid 渲染和聚类检测
04记忆聊天：RAG 驱动的聊天面板，支持 LLM 工具调用以搜索、创建、更新、删除记忆
05LLM去重：AI 驱动的语义比较，用于查找和合并重复记忆
02
兼容性
Python
运行时
已通过文档验证
SQLite
数据库
已通过文档验证
Cloudflare D1
云数据库
已通过文档验证
AWS S3 / Cloudflare R2
云存储
已通过文档验证
OpenAI API
AI服务
已通过文档验证
Neovim
编辑器集成
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ pip install git+https://github.com/agentic-box/memora.git
04
使用场景
↳AI代理记忆管理：为AI代理提供长期、结构化的记忆，以处理复杂的跨会话任务。
↳代理知识库构建：构建可供AI代理进行语义和上下文查询的知识库。
↳项目管理与任务跟踪：自动化待办事项和问题的创建与跟踪，并为项目进度提供洞察。
↳文档分析与检索：以细粒度的片段级别存储和搜索结构化文档（例如报告、计划）。
↳AI的上下文对话：为 RAG 驱动的聊天面板提供支持，使代理或用户能够就存储的记忆进行深入对话。
05
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