目的和能力

Mem0 通过提供以下功能将无状态 AI 应用程序转换为有状态、支持内存的系统：

• 持久记忆 ：跨会话长期保留用户偏好、对话历史记录和上下文信息
• 多级内存 ：支持具有自适应个性化的用户级、会话级和代理级内存
• 智能提取 ：基于 LLM 的记忆提取，可智能决定要记住和忘记哪些信息
• 语义搜索 ：使用向量相似性和上下文理解进行基于相关性的记忆检索
• 成本优化 ：与全上下文方法相比，令牌使用量减少 90%，响应速度提高 91%

系统架构概述

Mem0 的架构支持两种主要部署模型：托管平台服务和自托管开源解决方案，两者共享核心内存处理能力。

核心内存系统组件

核心内存系统由几个关键组件组成，这些组件协同工作以提供智能内存功能。

平台与开源部署模型

Mem0 提供两种不同的部署方法，具有不同的客户端接口和功能。

平台部署（托管服务）

平台客户端使用情况：

from mem0 import MemoryClient
client = MemoryClient()
client.add(messages, user_id="alex")
results = client.search(query, filters=filters)

开源部署（自托管）

from mem0 import Memory
memory = Memory.from_config(config)
memory.add(messages, user_id="alice", metadata={"category": "preferences"})
related_memories = memory.search("query", user_id="alice")

提供商生态系统和工厂模式

Mem0 使用工厂模式支持不同组件的多个提供者，从而实现灵活的部署配置

配置示例：

config = {
    "llm": {
        "provider": "anthropic",
        "config": {
            "model": "claude-sonnet-4-20250514",
            "temperature": 0.1,
            "max_tokens": 2000,
        }
    }
}

内存类型和功能

Mem0 支持镜像人类记忆系统的不同类型的内存：

主要特征：

• 多级内存 ：具有自适应个性化的用户、会话和代理级内存
• 图内存 ：存储实体和概念之间的关系
• 智能过滤 ：基于 LLM 的内存衰减以防止信息膨胀
• 语义搜索 ：基于向量的检索，具有相关性评分

集成环境

Mem0 作为中央内存层，与各种 AI 框架和开发工具集成。