supermemory_专为 AI 和 LLM 应用设计的记忆层基础设施

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supermemory

网站地址:https://supermemory.ai

GitHub:https://github.com/supermemoryai/supermemory

网站描述:专为 AI 和 LLM 应用设计的记忆层基础设施

访问官网

GitHub

我一直在想，为什么现在的AI聊天工具总是像得了健忘症？每次对话都要从头开始，完全记不住之前说过什么。直到我发现了SuperMemory这个项目，它终于让AI拥有了真正的记忆能力。

这到底是什么？

简单来说，SuperMemory给AI造了一个“外接大脑”。就像我们人类有记忆一样，它让AI能够记住过去的事情，并且在需要的时候回想起来。

想象一下，你有个助手，每次见面都像第一次认识你，你得反复告诉它你的喜好、工作习惯、甚至基本信息。而SuperMemory就是要解决这个问题的——它让AI能够真正地记住你。

核心组成：像搭积木一样理解

这个项目由四个主要部分组成：

MemoryOS - 记忆操作系统
就像Windows或macOS管理电脑资源一样，MemoryOS专门管理AI的记忆。它决定哪些信息该记住，哪些可以忘记，以及如何快速找到需要的记忆。

Memory apis - 记忆接口
提供标准化的方式来读写记忆。其他应用可以通过这些接口让AI记住重要信息。

Memory SDK - 开发工具包
让开发者能够轻松地在自己的项目中集成记忆功能，不需要从零开始。

Memory Agents - 记忆智能体
真正会使用记忆的AI助手，它们能够主动回忆、推理，基于过去的经验做出判断。

实际能做什么？

记忆增强聊天助手

普通的聊天机器人每次对话都是新的开始。而有了SuperMemory，AI可以：

记住你的名字、职业、兴趣爱好
知道你不喜欢某个话题，主动避开
记得上周帮你解决的问题，这次直接继续
了解你的工作习惯，给出个性化建议

多智能体协作系统

比如在一个公司里：

客服AI记住客户的投诉历史
销售AI了解客户的购买偏好
技术AI知道客户的使用习惯
它们共享记忆，为客户提供一致的服务体验。

知识管理助手

像有个永不疲倦的秘书：

自动整理你们的对话内容
提取关键信息建立知识库
在需要时快速找到相关资料
持续学习你的工作模式

技术特点：为什么它更聪明？

结构化记忆

普通AI的记忆就像一堆乱放的纸条，而SuperMemory的记忆是精心整理的档案：

# 每条记忆都包含完整的信息
memory = {
    "who": "用户张三",
    "what": "喜欢用Python写自动化脚本", 
    "when": "2024年1月15日",
    "where": "在讨论编程偏好时",
    "why": "因为Python语法简洁易上手"
}

记忆图谱

更厉害的是，它还能建立记忆之间的联系：

"学习Python" → "用于数据分析" → "喜欢pandas库"
"上次项目" → "遇到性能问题" → "解决方案是优化算法"

这种网络状的记忆结构，让AI能够进行真正的推理。

灵活的记忆空间

就像我们有工作记忆、长期记忆一样，SuperMemory也分不同的记忆空间：

工作区：存放当前任务相关的记忆
个人区：记住用户的个性化信息
知识区：存储学到的通用知识
项目区：特定项目的专用记忆

快速上手体验

想要试试看的话，可以这样开始：

1. 获取代码

git clone https://github.com/supermemoryai/supermemory.git
cd supermemory

2. 安装环境

pip install -r requirements.txt

3. 启动服务

uvicorn api.main:app --reload

4. 查看文档
浏览器打开 http://localhost:8000/docs 就能看到所有可用的接口。

实际使用例子

假设你要开发一个智能学习助手：

from supermemory import MemoryAgent

# 创建有记忆的学习助手
tutor = MemoryAgent(name="数学辅导老师")

# 第一次对话：了解学生水平
tutor.remember("学生李四", "正在学习微积分", "需要从基础开始")
tutor.remember("李四", "对极限概念理解困难", "需要更多例题")

# 几天后的第二次对话
knowledge = tutor.recall("李四的学习情况")
# AI会自动想起上次的对话，继续从极限概念开始讲解