Memori：为大型语言模型构建类人记忆的智能引擎

前言：当AI学会记忆

想象一下这样的场景：当你与AI助手讨论项目需求时，它记得你上周提到的技术栈偏好；当你咨询代码问题时，它了解你正在使用的框架版本。这就是Memori带来的变革——为大型语言模型(LLMs)赋予类人记忆能力的开源引擎。

作为开发者或AI研究者，你是否经历过这些困扰：

每次对话都要重复交代项目背景
多轮对话中关键信息丢失
跨会话知识无法继承
个性化偏好需要反复说明

Memori正是为解决这些问题而生。本文将全面解析这个开箱即用的记忆引擎，展示它如何让LLMs真正理解上下文。

核心价值：双模式记忆架构

🧠 意识模式（短时工作记忆）

memori = Memori(conscious_ingest=True)  # 一键启用

模拟人类短期记忆，自动提取关键信息：

身份识别：姓名、角色、位置等基本信息
技术偏好：常用工具栈、编码风格
项目追踪：当前进行的开发任务
技能画像：熟悉的语言框架列表
关系网络：常协作的同事伙伴

就像人类会记住同事的咖啡喜好，Memori让AI记住你讨厌TypeScript但热爱Python

🔍 自动模式（动态智能检索）

memori = Memori(auto_ingest=True)  # 启用智能搜索

每次对话实时检索相关记忆：

解析用户问题核心意图
全库搜索关联信息
精准注入3-5条最相关记录
动态优化上下文相关性

⚡ 混合模式（最佳实践）

# 双模式协同工作
memori = Memori(
    conscious_ingest=True,  
    auto_ingest=True       
)

模式	触发时机	记忆量	典型应用场景
意识模式	会话开始时	5-10条	身份/偏好等核心信息
自动模式	每次查询时	3-5条	技术问题深度解析

技术架构：三层智能处理

第一层：记忆处理中心

from memori import MemoryProcessor

processor = MemoryProcessor()
processor.analyze(conversation_text)

采用Pydantic结构化处理：

✅ 实体提取：自动识别技术术语、人名项目
✅ 智能分类：事实/偏好/技能精准归档
✅ 数据验证：类型安全的内存存储

第二层：意识代理

conscious_agent = ConsciousAgent()
conscious_agent.promote_memories()

定期执行（默认6小时）：

扫描长期记忆库
识别高频出现信息
提升关键内容到短时记忆
建立实体关系图谱

第三层：检索代理

retriever = RetrieverAgent()
context = retriever.fetch("Python异步编程")

动态查询优化技术：

查询语义理解
记忆相关性评分
多路召回机制
结果智能排序

五分钟上手指南

安装与配置

pip install memorisdk  # 安装核心库

创建配置文件 memori.json：

{
  "database": {
    "connection_string": "sqlite:///memory.db"
  },
  "agents": {
    "openai_api_key": "sk-your-key",
    "conscious_ingest": true
  }
}

基础使用示例

from memori import Memori
from openai import OpenAI

# 初始化记忆引擎
memori = Memori(config_path="memori.json")  
memori.enable()  # 启用自动记录

# 首次对话 - 建立上下文
client = OpenAI()
response1 = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "我在开发Flask电商项目"}]
)

# 二次对话 - 记忆自动生效
response2 = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "如何添加支付模块？"}]
)
# AI将自动关联之前的Flask项目上下文

数据库支持矩阵

数据库类型	连接示例	适用场景
SQLite	`sqlite:///memory.db`	本地开发测试
PostgreSQL	`postgresql://user:pass@localhost/memori`	生产环境
MySQL	`mysql://user:pass@localhost:3306/memdb`	企业级部署

高级应用场景

记忆工具链集成

from memori.tools import create_memory_tool

# 创建记忆查询工具
memory_tool = create_memory_tool(memori)

# 在LangChain中使用
from langchain.agents import AgentExecutor
agent = AgentExecutor(tools=[memory_tool])
agent.run("我去年用什么数据库解决过高并发问题？")

多智能体协同记忆

# CrewAI多Agent系统中的共享记忆
from crewai import Crew, Agent, Task

developer = Agent(
    role='后端开发',
    memory=memori  # 共享记忆实例
)

reviewer = Agent(
    role='代码审查',
    memory=memori  # 同一记忆实例
)

记忆数据分析

# 获取记忆统计报告
stats = memori.get_memory_stats()
print(f"技术偏好分布：{stats['preferences_distribution']}")
print(f"高频技能标签：{stats['top_skills']}")

# 导出记忆关系图谱
graph = memori.export_kg()
graph.render("memory_relationships.png")

技术实现深度解析

记忆存储结构

-- 核心数据表结构
CREATE TABLE short_term_memory (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    content TEXT NOT NULL,
    category VARCHAR(32),  -- fact/preference/skill等
    expiration TIMESTAMP
);

CREATE TABLE memory_relationships (
    source_id INTEGER,
    target_id INTEGER,
    relation_type VARCHAR(64)
);

智能体决策流程

graph TD
    A[用户输入] --> B{记忆触发判断}
    B -->|新会话| C[意识模式注入]
    B -->|持续对话| D[自动模式检索]
    C --> E[加载短时记忆]
    D --> F[生成检索关键词]
    F --> G[多路召回]
    G --> H[相关性排序]
    H --> I[TOP5记忆注入]

性能优化策略

分层缓存机制：
- 热点记忆LRU缓存
- 查询结果TTL缓存
异步处理：
- 记忆分析后台线程
- 非阻塞IO操作
批量处理：
- 会话记录批量入库
- 定期合并更新

真实应用案例

个性化开发助手

# 记忆驱动的代码生成
context = memori.retrieve_context("用户偏好")
if "喜欢简洁代码" in context:
    generate_clean_code()
elif "需要详细注释" in context:
    generate_commented_code()

跨会话需求追踪

用户：需要支持支付宝支付
[三天后]
用户：支付模块做好了吗？
AI：您要求的支付宝支付已在PR#23中实现，当前状态...

技术团队知识传承

# 新成员加入时加载团队记忆
onboarding_memori = Memori()
onboarding_memori.load_team_knowledge("team123")
# 包含团队技术规范、常用工具链等

常见问题解答

记忆存储在哪里？安全吗？

所有记忆数据存储在您指定的数据库中，支持本地SQLite或私有化部署的PostgreSQL。Memori本身不收集任何数据。

会显著增加API调用成本吗？

意识模式仅在会话启动时运行一次，自动模式通过智能检索将额外请求控制在合理范围。实测显示对话轮次减少30%以上，总体成本持平或下降。

支持哪些LLM平台？

采用通用接口设计，兼容：

OpenAI GPT系列
Anthropic Claude
本地部署LLMs
阿里云通义千问
任何ChatCompletion接口

如何控制记忆内容？

提供细粒度管理API：

memori.forget("旧项目信息")  # 删除特定记忆
memori.set_memory_ttl(72)  # 设置记忆有效期
memori.disable_category("preferences")  # 禁用某类记忆

最佳实践建议

意识模式配置策略

# 优化短时记忆的配置
Memori(
    conscious_top_k=7,           # 保留7条核心记忆
    conscious_refresh_hours=12,  # 每日分析两次
    essential_categories=["identity", "current_projects"]
)

企业级部署方案

graph LR
    A[客户端] --> B[记忆代理层]
    B --> C{记忆类型判断}
    C -->|短时记忆| D[Redis集群]
    C -->|长期记忆| E[PostgreSQL HA]
    B --> F[分析计算节点]

避坑指南

避免过度记忆：

# 限制单次注入量
memori.set_max_injection(5)

敏感信息处理：

memori.add_filter(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}")  # 过滤日期

定期记忆审计：

memori.audit().generate_report("memory_audit.pdf")

生态集成方案

框架适配器列表

框架	集成方式	功能亮点
LangChain	`MemoriMemory`组件	无缝替换现有memory模块
CrewAI	共享记忆实例	跨Agent知识传递
AutoGen	记忆装饰器	自动记录多Agent对话
Haystack	记忆检索器	增强RAG上下文

可视化监控方案

from memori.monitor import MemoryDashboard

dashboard = MemoryDashboard(memori)
dashboard.start_server(port=8050)

访问 http://localhost:8050 查看：

实时记忆热度图
类别分布饼图
实体关系网络
检索命中统计

结语：构建有记忆的AI未来

Memori通过双模式记忆架构解决了LLM的”金鱼记忆”难题：

短时工作记忆保持核心上下文
动态智能检索实现精准关联
三层处理机制保障高效稳定

无论您是开发个人AI助手，还是构建企业级智能体系统，Memori都提供了开箱即用的记忆基础设施。其简洁的API设计让集成成本降至最低，而智能记忆处理能力则带来质的体验提升。

就像人类文明因文字记录而飞跃，AI也将因记忆引擎步入新纪元

https://memori.gibsonai.com/docs | https://www.gibsonai.com/discord

本文内容基于Memori开源项目文档，适用于Python 3.8+环境，MIT许可协议

Memori记忆引擎：为大型语言模型注入类人记忆的革命性技术