项目截图
概览
Mem0（读作 'mem-zero'）通过一个智能记忆层增强了 AI 助手和智能体，该记忆层能够记住用户偏好、适应个人需求并随时间持续学习。该项目引入了一种新的记忆算法（2026 年 4 月），采用单次 ADD-only 提取、实体链接、多信号检索（语义、BM25 关键词和实体匹配）以及时间推理。在托管平台上报告的基准测试改进包括 LoCoMo 得分 92.5，LongMemEval 得分 94.4，以及 BEAM (1M tokens) 得分 64.1。开源 SDK 可能会产生方向相似但不完全相同的结果，因为托管平台的基准测试包含了专有优化。该仓库主要使用 Python 编写，未处于归档状态，且处于积极维护中。
主要功能
- 多级记忆：用户、会话和智能体状态保留，具备自适应个性化
- 单次 ADD-only 提取，无 UPDATE/DELETE 覆盖
- 跨记忆的实体链接以提升检索效果
- 融合语义、BM25 关键词和实体匹配的多信号检索
- 用于时间感知检索的时间推理
- 跨平台 SDK（Python 和 npm）及 CLI
- 带有身份验证和仪表板的自托管服务器，或托管云平台
- 面向 AI 编码助手（Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、OpenCode、OpenClaw）的智能体技能
- 与 Langgraph、CrewAI 的集成，以及适用于 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 的浏览器扩展
要求、安装和快速入门
用法
模型兼容性与使用场景
默认使用 OpenAI gpt-5-mini 作为 LLM，text-embedding-3-small 作为嵌入模型。支持多种 LLM 和嵌入器；配置详情可在仓库的支持 LLM 和支持嵌入文档中找到。
许可证与风险说明
采用 Apache-2.0 许可证。详情请参阅仓库中的 LICENSE 文件。
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
2026 年 4 月引入了新的记忆算法，具备单次 ADD-only 提取、智能体生成事实作为一等数据、实体链接、多信号检索和时间推理。提供了从 OSS v2 到 v3 的迁移指南。评估框架已开源以实现可复现性。