Mem0是一款为大型语言模型（LLM）设计的智能记忆层框架，2024年7月上线GitHub即引爆社区，两天斩获13K星，被开发者誉为"AI记忆革命的开源先锋"。它能让AI记住用户的偏好、对话历史和操作习惯，像老朋友一样提供连续陪伴式服务，彻底打破传统AI"金鱼记忆"的局限。
 ![]() 核心功能超强记忆网络通过用户级/会话级/代理级三级记忆体系，实现跨平台记忆联动。比如用户Alice在周一提及"喜欢打网球"，周三咨询运动课程时，AI能自动关联记忆推荐相关内容。 动态进化能力采用遗忘曲线算法，自动衰减过时信息（如三年前的工作习惯），强化高频使用数据（如最近偏好的咖啡口味），让记忆库像人类大脑般智能更新。 零代码接入提供5行Python极简API，开发者无需理解底层技术即可快速集成。以下代码实现记忆存储与调用： frommem0importMemory
m = Memory()
m.add("用户每周五购买拿铁", user_id="tom")
print(m.search("推荐咖啡", user_id="tom")) # 自动关联周五拿铁偏好
多模态记忆管理支持文本/图像/结构化数据混合存储，通过向量数据库+图数据库技术，实现"星巴克拿铁"→"咖啡偏好"→"周五消费习惯"的立体关联。 场景自适应在医疗场景自动强化病历记忆，在教育场景侧重学习进度跟踪，通过场景感知算法动态调整记忆权重，准确率达92%。 技术架构六大爆款应用场景虚拟伴侣养成计划记录用户的情感偏好和聊天习惯，当用户说"今天好累"时，AI不仅能安慰，还会提醒："上次你说听周杰伦的歌会放松，要播放《晴天》吗？" 智能客服升级方案在电商场景中，Mem0让客服机器人记住用户3天前的退货记录，当用户再次咨询时主动提示："您购买的XX商品已安排专人上门取件"。 个性化学习引擎通过记忆用户的知识薄弱点，当检测到用户多次拼错"accommodate"时，自动推送定制化练习题，记忆准确率提升73%。 医疗健康管家持续跟踪患者用药记录，在患者说"最近头晕"时，结合既往血压数据提醒："您上周收缩压140mmHg，建议优先复查心血管科"。 游戏AI革命在RPG游戏中，NPC会记住玩家三小时前救助村民的选择，在后续剧情中给出特殊奖励，使玩家留存率提升41%。 智能办公助手自动记忆会议纪要重点，当用户查询"Q2销售目标"时，直接调取最近三次会议数据生成对比图表。 三步上手指南环境部署# 安装核心库
pip install mem0ai
# 启动向量数据库
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
记忆管理实战frommem0importMemory
memory = Memory()
# 添加记忆
memory.add("客户王总喜欢蓝山咖啡", user_id="VIP001")
# 智能检索
print(memory.search("王总的饮品偏好", user_id="VIP001"))
# 输出：蓝山咖啡（相似度0.93）
# 动态更新
memory.update(memory_id="m1", data="王总最近改喝低因咖啡")
生产级配置config = {
"vector_store": {
"provider":"qdrant",
"config": {"host":"localhost","port":6333}
},
"graph_store": {
"provider":"neo4j",
"config": {"url":"neo4j://localhost:7687"}
}
}
m = Memory.from_config(config) # 支持多数据库联动
界面效果 ![]() 与RAG的降维对比
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