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活跃·★ 28·AGPL-3.0·更新于 2026-10-19

memini 是一个为 AI 智能体设计的共享、持久化记忆服务,为智能体提供单一的记忆存储和召回场所,并随着时间推移不断提升检索质量。它作为一个 Go 二进制文件运行,零配置启动,并可从笔记本上的嵌入式 SQLite 扩展到 Kubernetes 中的 Postgres。

#AI 智能体#持久化记忆#向量搜索#混合检索#Go 语言#SQLite#Postgres#模型上下文协议
$ 安装
$ export MEMINI_EMBED_BASE_URL=http://localhost:8081/v1 && export MEMINI_EMBED_MODEL=bge-m3 && export MEMINI_EMBED_DIMS=1024 && mise run run
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01共享持久化记忆:为 AI 智能体提供专用的记忆存储和检索服务,旨在实现长期持久性。
02混合检索与重排序:采用混合(向量 + 关键词)检索方法,融合倒数排名融合(RRF),并根据相关性、新近度和重要性而非仅相似性对结果进行重排序。
03分层记忆系统:实现分层记忆结构(工作记忆、情景记忆、语义记忆、程序记忆),并带有衰减机制。
04可插拔存储:支持灵活的存储选项,包括用于本地使用的嵌入式 SQLite-vec 和用于可扩展部署的带有 VectorChord 的 Postgres。
05可选的 LLM 整合:提供可选的 LLM 整合管道,用于后台去重和冲突解决,但也可以使用标记启发式算法在无 LLM 模式下运行。
06模型上下文协议 (MCP) 支持:兼容支持 MCP 的智能体,提供可流式 HTTP 和标准输入输出两种传输方式。
02

兼容性

Go
运行时
已通过文档验证
SQLite-vec
嵌入式存储
已通过文档验证
Postgres
可扩展存储
已通过文档验证
MCP (Model Context Protocol)
协议
已通过文档验证
Docker
部署
已通过文档验证
Kubernetes
部署
已通过文档验证
03

快速开始

1
$ export MEMINI_EMBED_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
2
$ export MEMINI_EMBED_MODEL=bge-m3
3
$ export MEMINI_EMBED_DIMS=1024
4
$ mise run run
04

使用场景

↳增强 AI 智能体的长期记忆能力:集成 memini,使 AI 智能体(如 Claude Code, opencode, Hermes)能够记住过去的交互并随时间学习。
↳自托管共享记忆服务:为团队或家庭实验室环境部署 memini,为多个 AI 智能体提供中心化的持久记忆存储。
↳提升 AI 召回质量:调整 memini 的检索参数,以修正不佳的召回效果,并为 AI 模型实现更高的相关信息检索准确性。
↳管理多智能体命名空间:在 memini 中设置独立的命名空间,为多个不同的 AI 智能体提供隔离和有序的记忆管理。
↳作为 Open WebUI 记忆后端:将 memini 用作 Open WebUI 等平台的强大记忆后端,整合其记忆和工具能力。
05

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01功能特性02兼容性03快速开始04使用场景05同类工具
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memini
↗

memini 是一个为 AI 智能体提供共享、持久化记忆服务的平台,其检索质量会随时间推移而提高。

28AGPL-3.0
最后更新3天前
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分类记忆与上下文
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