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LycheeMem

活跃·★ 236·Apache-2.0·更新于 2026-05-15
★ 时下流行★ 记忆与上下文

LycheeMem是一个为LLM代理设计的紧凑记忆框架，通过结构化组织、轻量级整合和自适应检索实现高效对话记忆，并逐步扩展至动作感知和用法感知记忆。

LycheeMem是一个为LLM代理设计的紧凑记忆框架，将记忆组织为工作记忆、语义记忆和程序记忆。它采用四阶段流水线（WMManager、SearchCoordinator、SynthesizerAgent、ReasoningAgent）和后台ConsolidatorAgent，支持多通道检索（全文搜索、向量、标签、时间）。通过API、OpenClaw插件和MCP协议集成。

#智能体记忆#langgraph#llm-memory
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#lychee
#lycheemem
#MCP 协议
#MCP 服务器
#MCP 服务器
$ 安装
$ git clone https://github.com/LycheeMem/LycheeMem.git && cd LycheeMem && pip install -e ".[dev]"
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01高效对话记忆，具有双阈值token预算管理
02结构化语义记忆，支持7种类型记忆记录和记录融合
03动作感知的搜索规划和多维度相关性评分
04过程性记忆，包括技能库和HyDE检索
05模块化流水线，同步阶段与异步后台整合
02

兼容性

Python
Python 3.11+
已通过文档验证
OpenClaw
OpenClaw 插件
已通过文档验证
MCP
MCP 协议
已通过文档验证
03

快速开始

1
$ git clone https://github.com/LycheeMem/LycheeMem.git
2
$ cd LycheeMem
3
$ pip install -e ".[dev]"
04

使用场景

↳为基于LLM的代理提供持久化长期记忆
↳具有自适应记忆检索的上下文感知聊天机器人
↳从对话中自动进行记忆整合和技能提取
05

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评论

登录后发表评论
  • H
    Hayden Lewis2026年5月24日

    Extensible design means you can add custom memory backends without framework changes.

  • H
    Harper Nguyen2026年5月16日

    Good for agents that need memory without adding significant overhead.

  • D
    Dylan Wilson2026年4月19日

    Compact, efficient long-term memory for LLM agents — small footprint, good performance.

  • S
    Spencer Martinez2026年4月5日

    Works reliably across long-running agent sessions.

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