5 个开源智能体记忆框架

RAG不是真正长期记忆,智能体需持续学习与上下文维持能力。本文推荐5个100%开源记忆框架:Graphiti(时间感知知识图谱)、Letta(白盒可调试、模型无关)、Mem0(LLM+向量存储的自适应记忆层)、Memary(自动更新的实体与偏好图谱)、Cognee(知识图谱与RAG融合的语义记忆库)。

发布于2025年3月24日 02:42
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5 个开源智能体记忆框架

RAG 并不是真正的记忆。智能体(AI Agent)需要长期记忆来维持上下文并实现持续学习。以下是 5 个用于智能体记忆的框架,100% 开源。

1. Graphiti

Graphiti 构建了具有时间感知的知识图谱,这些图谱会随着时间推移,随着关系和上下文的变化而演变,从而适应智能体的需求。

https://github.com/getzep/graphiti

2. Letta

Letta

Letta 是一个开源框架,用于构建具有高级推理能力和透明且长期记忆状态的智能体。Letta 框架是 “白盒” 设计,并且与模型无关。此外,它还允许用户在自己的服务器上以可视化方式测试、调试和观察智能体的行为。

https://github.com/letta-ai/letta

3. Mem0

Mem0

Mem0 是一个为智能体设计的智能记忆层,能够通过与用户的交互主动学习并适应变化。它结合了大语言模型(LLM)和向量存储技术。LLM 负责从对话中提取关键信息,而向量存储则用于语义搜索和记忆检索。

https://github.com/mem0ai/mem0

4. Memary

Memary

Memary 赋予 AI 智能体类似人类的记忆能力。它通过知识图谱跟踪实体知识、偏好和聊天历史记录,并且该知识图谱会随着智能体与用户的交互自动更新。

https://github.com/kingjulio8238/Memary

5. Cognee

Cognee

Cognee 是一个 Python 库,将知识图谱与 RAG 结合起来,为智能体和应用程序构建不断演化的语义记忆。它利用动态知识图谱来维护不同信息之间的关系。

https://github.com/topoteretes/cognee

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