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如果你在做 AI Agent、客服机器人、内部助手之类的东西，大概率都被「怎么给模型做长期记忆」「怎么把对话和业务数据连在一起」折磨过。Memori 就是一个专门帮 LLM 管记忆的开源引擎，让你不用再自己从零堆向量库 + 会话管理。
解决啥问题
Memori 是一个开源的 LLM 记忆引擎 / Python 库，专门给各种聊天机器人、AI Agent、多代理系统提供「统一的长期记忆层」，支持主流大模型、框架和数据库。
它的核心作用就是：自动把用户对话和业务数据变成结构化「记忆」，按需精准召回，减少你手搓向量库、自己维护 session 的时间，同时还能帮你省一部分 token 成本。
功能亮点
核心功能
先说几个最硬核的点：
自动记忆 + 分类：每一轮对话都会被抓取并分类成事实、偏好、规则、摘要等，你可以自己控制哪些要存、存多久、存到哪。 精准召回上下文：在需要补充上下文的时候，它只拉取和当前问题相关的记忆，可以跨对话、跨文档做检索，而不需要你再拼一堆服务。 语义增强搜索：内置向量化与语义搜索能力，会自动给搜索加上语义上下文，提升准确率，降低「为了保险多塞点上下文」导致的 token 浪费。 多模型 / 多框架 / 多数据库适配：支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Grok 等主流 LLM，兼容 LangChain、Agno 等框架，还能接 PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDB 等各种数据库。
使用体验细节
再说几个用起来比较爽的小细节：
集成成本很低：安装就是 pip install memori，然后在已有的 OpenAI 客户端外面包一层 Memori，一行代码就能把记忆能力挂上去。会话 / 用户归属自动管理：内置 attribution（谁在用、哪个 Agent）、session 管理（这一串调用属于同一会话），你只要配置好 entity_id / process_id，之后 Memori 帮你把所有记忆串起来。 不用重构现有架构：它的定位是「你的数据库 + 它的记忆层」，你可以继续用原来的数据库和基础设施，在上面加一层记忆能力，而不是再多引入一个新存储。 有 CLI 帮你做准备工作：官方推荐跑一次 python -m memori setup来预热和建表，平时有命令行可以看配额、管理配置，适合喜欢用命令行的同学。
进阶玩法
Advanced Augmentation 高级增强：Memori 会在 entity / process / session 三个层次上，把你的记忆自动增强成属性、事件、人物、偏好、关系、技能等，更像一个轻量知识图谱，而且是在后台完成，不额外增加延迟。 开发者免费 + 配额管理：高级增强默认就能用，有免费配额；需要更高额度可以注册账号拿 API Key，命令行还能随时查当前额度情况。 企业向安全能力：支持基于角色的访问控制（RBAC）、数据保留与删除策略、审计日志、数据所有权控制等，更适合有合规要求的团队直接上生产。
总结
如果你在做 聊天机器人、AI Agent、多轮客服、电商推荐、内部知识问答 这类需要「记住用户 + 复用历史」的东西，Memori 很值得现在就拉个分支试一试；但如果你只是偶尔在前端直接调一下大模型 API、对话都不需要保存，那可以先收藏名字，以后项目复杂了再用。
项目地址
https://github.com/MemoriLabs/Memori
如果你已经在给自己的 Agent 做记忆系统，也欢迎在评论区聊聊你是怎么设计的，说不定可以顺便做一期「记忆方案对比」。