项目截图
概览
ReMe 秉持“记忆即文件（Memory as File）”的理念，将原始的智能体对话和外部资源转化为带有 frontmatter 和 wikilinks 的结构化 Markdown 文件。它会持续对这些文件进行索引、链接和整合，构建一个自我进化的知识库。系统遵循“捕获、索引、整合、召回”的循环，允许人类用户和 AI 智能体直接读写记忆。它支持结合 BM25、wikilinks 以及可选 embeddings 的渐进式混合搜索。
主要功能
- 记忆即文件：带有 frontmatter 和 wikilinks 的 Markdown 文件
- 通过 Auto Memory、Auto Resource 和 Auto Dream 实现自我进化的知识库
- 结合 BM25、wikilinks 和 embeddings 的渐进式混合搜索
- 通过 SKILL.md、CLI、HTTP API、MCP 服务器和 SDK 实现智能体友好集成
- 本地优先架构
要求、安装和快速入门
用户可以使用 'pip install "reme-ai[core]"' 从 PyPI 安装 ReMe，或者通过克隆代码仓库并运行 'pip install -e ".[core]"' 从源码安装。
用法
安装并配置好包含必要 API 密钥的 '.env' 文件后，使用 'reme start' 启动本地服务。随后，用户可以使用 'reme write' 编写记忆节点，使用 'reme search' 进行搜索，并使用 'reme read' 进行读取。自动记忆整合可通过 'reme auto_memory' 和 'reme auto_dream' 触发。
模型兼容性与使用场景
Not stated in the repository metadata
许可证与风险说明
该项目采用 Apache License 2.0 开源协议。
Editorial verification 2026-08-09: repository URL, owner, description, license and repository statistics were reviewed. License metadata: Apache-2.0. README was fetched for the channel draft; re-check repository dependencies, releases and model terms before production use.
发布与维护
代码仓库提到了以前的版本（0.3.x、0.2.x、MemoryScope），并指出了最近新增的内容，如 Daily Paper 和 Auto Fin 的 Cookbooks，以及一种可在 arXiv 上获取的基于经验驱动的增强方法。一篇相关论文已被 Findings of ACL 2026 接收。