想象一下这样的场景：

你正在和一个AI医疗助手聊天，它刚刚帮你记录了头痛的症状。第二天，你再次咨询时，它竟然完全忘记了你是谁，还要你重新介绍一遍病情...

是不是很抓狂？

这就是传统AI应用的"金鱼记忆"问题——每次对话都是"初次见面"，永远记不住历史信息。

但今天，我要告诉你一个极佳的解决方案：PowerMem + seekdb —— 一个让AI拥有"超强记忆力"的持久化记忆系统！

1. 数据说话：48.77%准确率提升，96.53%成本降低！

先看一组压测数据：

• 准确率提升 48.77%：在LOCOMO基准测试中，准确率从52.9%提升至78.70%
• 响应速度快 91.83%：检索延迟从17.12秒降至1.44秒
• Token用量降低 96.53%：从26k降至0.9k，成本暴降！

这意味着什么？

你的AI应用不仅能记得更准，还能答得更快，同时花得更少！

2. 不是简单的"记事本"，而是"最强大脑"

2.1. PowerMem 是什么？

PowerMem建立在这样一个原则之上：AI系统应该能够像人类一样随着时间积累知识和经验。这一理念驱动了PowerMem设计和实施的每个方面：

• 智能提取和保留：PowerMem通过 LLM 模型进行记忆的提取，根据重要性和相关性确定哪些信息值得记住。
• 上下文理解：PowerMem维护跨交互的上下文以实现有意义的个性化体验。
• 持续学习：PowerMem使AI系统能够从每次交互中学习并随着时间的推移而改进。
• 自适应遗忘：像人类记忆一样，PowerMem实现了自适应遗忘机制以防止信息过载。

powermem 的核心特性包括：

1. 开发者友好

• 轻量级接入方式：提供简洁的 Python SDK / MCP支持，让开发者快速集成到现有项目中

2. 智能记忆管理

• 记忆的智能提取：通过 LLM 自动从对话中提取关键事实，智能检测重复、更新冲突信息并合并相关记忆，确保记忆库的准确性和一致性。

举个例子：还记得上学时老师让你划重点吗？PowerMem就是AI的"学霸助手"！

# 用户说了一堆话
messages = [
    {"role": "user", "content": "Hi, my name is Alice. I'm a software engineer at Google."},
    {"role": "assistant", "content": "Nice to meet you, Alice!"},
    {"role": "user", "content": "I love Python programming and machine learning."}
]

# PowerMem自动提取关键事实
memory.add(messages=messages, user_id="alice", infer=True)

# 结果：自动提取出4条关键记忆
# 1. Name is Alice
# 2. Is a software engineer at Google  
# 3. Loves Python programming
# 4. Loves machine learning

不需要你手动标注，AI自动帮你"划重点"！

• 艾宾浩斯遗忘曲线：基于认知科学的记忆遗忘规律，自动计算记忆保留率并实现时间衰减加权，优先返回最近且相关的记忆，让 AI 系统像人类一样自然"遗忘"过时信息

还记得那个著名的遗忘曲线吗？PowerMem把它用在了AI记忆上！

👀最近的信息：权重高，优先召回

👀久远的信息：权重低，自然衰减

👀过时信息：自动清理，保持记忆库新鲜

就像人类大脑一样，重要的、最近的信息记得更牢！

3. 多智能体支持

• 智能体共享/隔离记忆：为每个智能体提供独立的记忆空间，支持跨智能体记忆共享和协作，通过作用域控制实现灵活的权限管理

4. 多模态支持：不仅记得文字，还"看得懂"图片

• 文本、图像、语音记忆：自动将图像和音频转换为文本描述并存储，支持多模态混合内容（文本+图像+音频）的检索，让 AI 系统理解更丰富的上下文信息

# 存储图片记忆
memory.add(
    messages=[{"role": "user", "content": "这是我的X光片"}],
    images=["xray_image.jpg"],
    user_id="patient_001"
)

# 搜索时，文字+图片一起检索
results = memory.search("X光片结果", user_id="patient_001")

5. 深度优化数据存储

• 支持子存储（Sub Stores）：通过子存储实现数据
  的分区管理，支持自动路由查询，显著提升超大规模数据的查询性能和资源利用率
• 混合检索：融合向量检索、全文搜索和图检索的多路召回能力，通过 LLM 构建知识图谱并支持多跳图遍历，精准检索复杂的记忆关联关系

2.2. seekdb 是什么？

OceanBase seekdb 是 OceanBase 打造的一款开发者友好的 AI 原生数据库产品，专注于为 AI 应用提供高效的混合搜索能力，支持向量、文本、结构化与半结构化数据的统一存储与检索，并通过内置 AI Functions 支持数据嵌入、重排与库内实时推理。 seekdb 在继承 OceanBase 原核心引擎高性能优势与 MySQL 全面兼容特性的基础上，通过深度优化数据搜索架构，为开发者提供更符合 AI 应用数据处理需求的解决方案。

2.3. PowerMem + seekdb (1+1 >2 ) 的持久化记忆解决方案

PowerMem的架构旨在模块化、可扩展，包括如下层：

• 核心记忆引擎(core)：管理所有记忆操作，包括智能记忆处理器、分层记忆管理、全生命周期记忆管理模块
• 模型层：提供与流行LLM和嵌入模型的无缝集成
• 存储层：支持多种存储后端的灵活接口。特别的，我们在seekdb/oceanbase 上做了深度适配，充分利用了seekdb的混搜能力。

所以，PowerMem + seekdb 的组合不是简单的数据存储，而是一个真正智能的持久化记忆系统

3. 一分钟快速上手：让AI秒变"记忆大师"

3.1. 第一步：安装

pip install powermem

3.2. 第二步：使用

from powermem import Memory, auto_config

# 自动从.env加载配置
memory = Memory(config=auto_config())

# 添加记忆（自动提取事实）
memory.add("用户喜欢喝咖啡", user_id="user123")

# 搜索记忆（智能检索）
results = memory.search("用户偏好", user_id="user123")

就这么简单！4行代码，让你的AI应用拥有"记忆力"！

结语：是时候给AI装个"外挂记忆"了！

还在为AI的"金鱼记忆"而烦恼吗？

还在为Token成本居高不下而头疼吗？

还在为检索准确率低而困扰吗？

PowerMem来了！

• 准确率提升48.77%
• 响应速度快91.83%
• 成本降低96.53%

让AI拥有"最强大脑"，从PowerMem开始！

4.1. 相关资源

• PowerMem GitHub仓库
• seekdb GitHub仓库
• PowerMem 官方网站
• seekdb 官方网站