一种专为AI代理设计的内存层，能够在交互过程中记忆、学习和进化

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1 项目地址

mem0:一种转为AI代理设计的内存层

2 简单介绍

2.1 Mem0 是什么？

Mem0 是专为AI 代理设计的内存层。它充当持久内存层，代理可以使用它来执行以下操作：

回忆过去相关的互动；
存储重要的用户偏好和事实背景；
从成功和失败中学习。

它为 AI 代理提供内存，使其能够在交互过程中记忆、学习和进化。Mem0 可轻松集成到代理堆栈中，并可从原型系统扩展到生产系统。

2.2 内存在代理堆栈中的位置

Mem0 与检索器、规划器和 LLM 并存；
与基于检索的系统（例如 RAG）不同，Mem0 会追踪过去的交互，存储长期知识，并改进代理的行为。

2.3 与基于检索的系统区别

能力	上下文窗口	Mem0 内存
成本	随着输入大小而增长	优化（只优化重要部分）
保留	暂时的	持久的
记起	令牌	相关性+基于意图
个性化	无	深度、不断发展
行为	反应式	自适应

2.4 Mem0 中的内存类型

Mem0 支持不同类型的内存来模仿存储信息的方式：

工作记忆：短期会话意识；
事实记忆：长期结构化知识（例如偏好、设置）；
情景记忆：记录过去的具体对话；
语义记忆：随着时间的推移建立一般知识。

2.5 核心能力

减少令牌使用并加快响应速度：查找时间低于 50 毫秒；
语义记忆：程序性、情景性和事实支持；
多模式支持：处理文本和图像；
图形内存：跨会话连接洞察和实体；
自主选择方式托管：托管服务或自托管版本。

3 Mem0 平台（托管解决方案）

3.1 安装Mem0

使用pip安装：

python 复制代码

pip install mem0ai

使用npm安装

python 复制代码

npm install mem0ai

3.2 获取API key

进入到memo，获取API key，如图：

3.3 添加记忆

实例化客户端：

python 复制代码

import os
from mem0 import MemoryClient

os.environ["MEM0_API_KEY"] = "your-api-key"

client = MemoryClient()

添加记忆

python 复制代码

messages = [
    {"role": "user", "content": "Thinking of making a sandwich. What do you recommend?"},
    {"role": "assistant", "content": "How about adding some cheese for extra flavor?"},
    {"role": "user", "content": "Actually, I don't like cheese."},
    {"role": "assistant", "content": "I'll remember that you don't like cheese for future recommendations."}
]
client.add(messages, user_id="alex")

3.4 恢复记忆

搜索相关记忆

python 复制代码

# Example showing location and preference-aware recommendations
query = "I'm craving some pizza. Any recommendations?"
filters = {
    "AND": [
        {
            "user_id": "alex"
        }
    ]
}
client.search(query, version="v2", filters=filters)

获取某个用户的所有记忆：

python 复制代码

filters = {
   "AND": [
      {
         "user_id": "alex"
      }
   ]
}

all_memories = client.get_all(version="v2", filters=filters, page=1, page_size=50)

4 Mem0 开源

4.1 安装Mem0开源

pip安装：

python 复制代码

pip install mem0ai

npm安装：

python 复制代码

npm install mem0ai

4.2 添加记忆

实例化客户端：

python 复制代码

from mem0 import Memory
m = Memory()

添加记忆：

python 复制代码

# For a user
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "I like to drink coffee in the morning and go for a walk"
    }
]
result = m.add(messages, user_id="alice", metadata={"category": "preferences"})

4.3 恢复记忆

搜索相关记忆

python 复制代码

related_memories = m.search("Should I drink coffee or tea?", user_id="alice")