【GitHub开源AI精选】MemOS：解锁AI记忆潜能，打造记忆原生的智能系统
MemOS是一个开源的AI记忆管理操作系统，旨在为智能体和AI应用提供长期记忆能力。它通过统一的记忆抽象层，支持多种记忆类型（如文本记忆、激活记忆、参数记忆），具备动态知识图谱、记忆调度和生命周期管理等功能。MemOS能够使AI系统像人类一样记住用户过往信息，并在后续交互中主动调用记忆，从而实现更连贯、个性化的对话体验。
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前言
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，其应用场景也愈发广泛。然而，随着模型规模的扩大和应用场景的复杂化，如何高效管理和利用记忆成为了一个关键问题。传统LLMs在记忆管理方面存在诸多不足，如知识更新成本高、行为状态不可持续、难以积累用户偏好等。为了解决这些问题，MemOS应运而生，它为基于LLMs的应用程序提供了一个统一的记忆层，实现了持久化、结构化和高效的记忆操作。
一、项目概述
MemOS是一个开源的AI记忆管理操作系统，旨在为智能体和AI应用提供长期记忆能力。它通过统一的记忆抽象层，支持多种记忆类型（如文本记忆、激活记忆、参数记忆），具备动态知识图谱、记忆调度和生命周期管理等功能。MemOS能够使AI系统像人类一样记住用户过往信息，并在后续交互中主动调用记忆，从而实现更连贯、个性化的对话体验。
二、核心功能
（一）长期记忆存储
MemOS提供文本记忆、激活记忆和参数记忆等多种类型，并结合动态知识图谱实现结构化记忆，支持长期信息存储与深度关联。这种多样化的记忆存储方式使得AI系统能够根据不同场景和需求，灵活地选择和使用不同类型的记忆，从而更好地理解和处理复杂的任务。
（二）记忆调度与管理
MemOS采用预测性调度、全方位调度和异步高级检索机制，实现快速、上下文感知的记忆访问，显著提升响应效率。它能够根据对话历史、任务语义或环境线索，提前加载相关记忆，从而消除延迟，提高系统的整体性能。
（三）记忆生命周期管理
MemOS为记忆的保存、更新、迁移和回滚提供了统一接口，确保记忆的持续性和一致性。这意味着AI系统可以方便地对记忆进行管理和维护，使其始终保持最新状态，从而更好地适应不断变化的环境和用户需求。
（四）个性化与连贯性
MemOS能够记住用户的习惯、偏好等信息，实现个性化对话，并跨会话、跨应用保持记忆，确保交互的连贯性。这使得AI系统能够更好地理解用户的需求和意图，从而提供更加贴心和个性化的服务。
（五）开放扩展性
MemOS提供了灵活的API接口，支持与现有框架集成，开发者可以自定义记忆模块和数据源，满足多样化的需求。这种开放扩展性使得MemOS能够适应各种不同的应用场景和开发需求，具有广泛的应用前景。
三、技术揭秘
（一）模块化记忆架构
MemOS采用了模块化记忆架构，支持明文、激活（KV cache）和参数（适配器/LoRA）记忆。这种架构使得记忆的管理和使用更加灵活和高效，同时也便于开发者进行扩展和定制。
（二）MemCube
MemCube是MemOS中所有记忆类型的统一容器，易于加载、保存和API访问。它为记忆的存储和管理提供了一个标准化的框架，使得记忆的使用更加方便和高效。
（三）MOS
MOS是LLMs的记忆增强系统，具有即插即用的记忆模块。它通过统一API连接MemCube和LLM，支持跨模型和设备的互操作性，从而实现了记忆的高效管理和使用。
（四）基于图的后端
MemOS原生支持Neo4j和其他图数据库，用于结构化、可解释的记忆。这种基于图的后端设计使得记忆的存储和检索更加高效和灵活，同时也便于进行复杂的查询和分析。
四、应用场景
（一）个性化助手
通过记住用户的偏好和习惯，MemOS为用户提供更贴合个人需求的智能助手服务，提升交互体验。例如，它可以记住用户喜欢的音乐类型、阅读偏好等信息，并在后续的交互中根据这些信息为用户提供个性化的推荐。
（二）团队知识库
MemOS能够将团队成员的碎片化对话转化为结构化的知识库，方便多人协作和知识共享。这有助于提高团队的工作效率和创新能力，同时也便于新成员快速了解团队的工作内容和知识体系。
（三）家庭生活助手
MemOS可以记录家庭成员的生活习惯和日常安排，提供智能提醒和个性化建议，增强家庭生活的便利性。例如，它可以提醒家庭成员重要的日期和事件，如生日、纪念日等，从而让家庭生活更加温馨和有序。
（四）智能写作助手
根据用户的写作习惯和风格，MemOS提供个性化的写作建议和内容生成，提升写作效率。它可以帮助用户快速生成高质量的写作内容，同时也能够根据用户的需求进行个性化的修改和优化。
（五）AI日历
结合记忆功能，MemOS自动记录和提醒重要日期和事件，如生日、纪念日等，提供更贴心的日程管理。这使得用户能够更加方便地管理自己的日程安排，避免错过重要的事件和约会。
五、快速使用
（一）使用云平台API
使用MemOS的云平台API是快速为应用添加记忆功能的最便捷方式。通过以下步骤，你可以在几分钟内为你的AI代理配备记忆功能：
- 访问MemOS官网：前往 MemOS Dashboard。
- 注册账号：创建一个新账号并登录。
- 获取API密钥：在Dashboard中生成API密钥，用于后续的API调用。
- 集成API：使用官方提供的API接口，将记忆功能集成到你的应用中。具体API文档和示例代码可以在 MemOS API文档 中找到。
这种方式适合希望快速集成记忆功能的开发者和团队，无需本地部署和配置。
（二）本地部署
如果你需要更高的定制化和控制能力，可以选择本地部署MemOS。以下是详细的部署步骤：
- 克隆代码：
git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git
cd MemOS
- 安装依赖：
pip install -r ./docker/requirements.txt
- 配置环境变量：
复制docker/.env.example文件并重命名为.env：
cp docker/.env.example .env
编辑 .env 文件，根据需要修改配置项，例如数据库地址、端口等。
- 启动服务：
uvicorn memos.api.server_api:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --workers 8
服务启动后，你可以在本地访问 http://localhost:8001 来测试MemOS的API接口。
（三）使用Python SDK
MemOS提供了Python SDK，方便Python开发者快速集成记忆管理功能。以下是使用Python SDK的基本步骤：
- 安装SDK：
pip install MemoryOS
- 创建和使用MemCube：
from memos.mem_cube.general import GeneralMemCube
# 从本地目录初始化一个MemCube
mem_cube = GeneralMemCube.init_from_dir("examples/data/mem_cube_2")
# 访问并打印所有记忆
print("--- Textual Memories ---")
for item in mem_cube.text_mem.get_all():
print(item)
print("\n--- Activation Memories ---")
for item in mem_cube.act_mem.get_all():
print(item)
# 将MemCube保存到新目录
mem_cube.dump("tmp/mem_cube")
- 使用MOS管理多个MemCube：
from memos.mem_cube.general import GeneralMemCube
# 从本地目录初始化一个MemCube
mem_cube = GeneralMemCube.init_from_dir("examples/data/mem_cube_2")
# 访问并打印所有记忆
print("--- Textual Memories ---")
for item in mem_cube.text_mem.get_all():
print(item)
print("\n--- Activation Memories ---")
for item in mem_cube.act_mem.get_all():
print(item)
# 将MemCube保存到新目录
mem_cube.dump("tmp/mem_cube")
from memos.configs.mem_os import MOSConfig
from memos.mem_os.main import MOS
# 初始化MOS
mos_config = MOSConfig.from_json_file("examples/data/config/simple_memos_config.json")
memory = MOS(mos_config)
# 创建用户
user_id = "b41a34d5-5cae-4b46-8c49-d03794d206f5"
memory.create_user(user_id=user_id)
# 注册MemCube
memory.register_mem_cube("examples/data/mem_cube_2", user_id=user_id)
# 添加记忆
memory.add(
messages=[
{"role": "user", "content": "I like playing football."},
{"role": "assistant", "content": "I like playing football too."},
],
user_id=user_id,
)
# 检索记忆
retrieved_memories = memory.search(query="What do you like?", user_id=user_id)
print(f"text_memories: {retrieved_memories['text_mem']}")
（四）下载示例代码
为了帮助开发者快速理解和实践MemOS的功能，MemOS提供了示例代码和配置文件。你可以通过以下命令下载这些示例：
memos download_examples
下载后，你可以在 examples 目录中找到详细的示例代码和配置文件，这些示例涵盖了MemOS的主要功能和使用场景，非常适合新手学习和参考。
六、结语
MemOS作为一个开源的AI记忆管理操作系统，为AI系统提供了强大的记忆管理能力。它通过统一的记忆抽象层、模块化记忆架构和灵活的API接口，实现了长期记忆存储、记忆调度与管理、记忆生命周期管理等功能。MemOS在个性化助手、团队知识库、家庭生活助手等多种应用场景中都展现出了巨大的应用价值。随着技术的不断发展和完善，MemOS有望为AI系统的发展带来更多的可能性。
项目地址
- 项目官网：https://memos.openmem.net/
- GitHub仓库：https://github.com/MemTensor/MemOS
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2507.03724
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