掘金 人工智能 09月29日 17:48
AI记忆新引擎:五款开源工具赋能持续性对话
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

传统的RAG技术虽然能从文档中提取信息,但缺乏真正的记忆能力,无法理解上下文和用户的个性化偏好。本文介绍了五款新兴的开源AI记忆引擎,它们能够赋予AI连续性、语境和随时间学习的能力。这些工具包括Zep,它能构建知识图谱并记录对话历史;Mem0,以一行代码实现简单的记忆功能;Letta,提供AI记忆的操作系统和可视化工具;Memori,模拟人类大脑的多模式记忆处理;以及MemU,能够构建记忆关联网络,实现更智能的响应。这些工具旨在让AI更像一个能记住用户、理解语境的伙伴。

💡 **RAG的局限性与AI记忆的必要性**:文章首先指出,尽管RAG(检索增强生成)在信息检索方面表现出色,但它并未真正赋予AI“记忆”。真正的记忆体现在连续性、语境理解以及随时间学习的能力。当前AI缺乏对用户过往对话、偏好甚至“怪癖”的记忆,使得每次交互都像一次全新的开始。因此,开发能够实现AI长期记忆的工具变得尤为重要。

🚀 **五款创新的AI记忆引擎概览**:文章重点介绍了五款开源的AI记忆引擎,它们各自以独特的方式解决AI记忆问题。Zep通过构建知识图谱和记录时间戳实现对对话的连续追踪;Mem0以极简的代码实现用户的个性化记忆;Letta提供了一个AI记忆的操作系统,并支持可视化调试;Memori模拟人类大脑的记忆模式,区分短期、长期和混合记忆;而最新的MemU则能构建记忆间的关联网络,使AI的响应更加智能和贴心。

🛠️ **工具特性与适用场景分析**:每款工具都提供了具体的Python或JavaScript代码示例,并阐述了其核心优势。Zep适合需要追踪时间敏感信息的应用;Mem0因其易用性适合快速集成;Letta吸引喜欢深入研究和调试的开发者;Memori适用于需要模拟真人交互的复杂助理类应用;MemU则因其记忆关联能力,特别适合需要深度理解用户需求的应用,如健康或学习类应用,能提供更安全、更个性化的建议。

本文较长,建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,在智泊AI

大家老爱说“RAG给AI装上了记忆”。但说实话:它并没有。

RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)很擅长从文档里掏出信息,但它记不住你。它不会记得你上周说了啥,也不会适应你的小怪癖。

真正的记忆是什么?是连续性。是有语境。是随着时间学习。

好消息是?一波新的AI记忆引擎正在改变这一切——而且它们全是开源的。其中有两个还是这个月刚推出的。

RAG不是记忆

RAG就像你问图书管理员要一本书——他们把书递给你,但压根不在乎你为啥要这本书。记忆可不一样。它是你的AI记得你讨厌橄榄,或者你正计划一次旅行。它让每次聊天都像是接着上次继续聊。来看看这五个让AI拥有记忆的工具吧。

1. Zep

Zep就像一本日记,记录你说了啥、啥时候说的。它会构建一个“知识图谱”,每次你聊天都会更新,所以你的AI知道你是昨天还是去年提过爱看科幻片。特别适合做那种能记住你抱怨啥的聊天机器人,或者追踪你健身习惯的应用。

为啥很酷 它是免费的、开源的,而且很在意时间。你的AI不会推荐过时没用的东西。

Python代码示例

from zep_python import ZepClient    # 启动Zep  zep = ZepClient(base_url="http://localhost:8000")    # 保存一条笔记  zep.memory.add_memory(      user_id="sam123",      memory_type="chat",      content="Sam爱看科幻电影。"  )    # 查看Zep知道啥  query"电影之夜有啥点子?"  context = zep.memory.search_memory(user_id="sam123", query=query)  print(context)  # 输出:“Sam爱看科幻电影。”

2. Mem0

Mem0适合那些想要记忆功能但不想费脑子的人。一行代码,你的AI就能记住用户喜欢啥,还能不断学习。它是开源的,还能用MCP在你自己的电脑上跑,喜欢隐私的人会爱它。

为啥我喜欢 它简单到不行,还不吃资源。特别适合做那种记得你代数很烂的学习应用。

Python代码示例

from mem0 import MemoryClient    # 启动Mem0  memory = MemoryClient(api_key="YOUR_KEY")    # 保存点啥  memory.add("用户爱吃辣味玉米卷饼。", user_id="tina456")    # 看看它记了啥  memories = memory.get_all(user_id="tina456")  print(memories)  # 显示:["用户爱吃辣味玉米卷饼。"]

3. Letta

Letta就像给你的AI装了个迷你操作系统来管记忆。它能同时处理短期的东西(比如你现在聊啥)和长期的东西(比如你的工作或爱好)。它还有个超酷的视觉工具,让你能偷看AI脑子里想啥,还能调整。

为啥很棒 它能适配任何AI模型,你还能看着你的agent思考。爱折腾的极客会很喜欢。

JavaScript代码示例

import { LettaClient } from'@letta-ai/letta-client';    const client = newLettaClient({ token"YOUR_TOKEN" });    asyncfunctionmakeAgent() {  const agent = await client.agents.create({      model"openai/gpt-4.1",      memoryBlocks: [        { label"user_info"value"用户是个叫Mike的厨师。" }      ]    });  console.log(agent); // agent已经准备好,带着Mike的信息  }    makeAgent();

4. Memori

Memori让你的AI表现得像有个人类大脑。它用了一队agent,分为三种模式:Conscious处理当下的事,Auto管老旧的记忆,Combined把两者混搭。它是开源的,特别适合复杂的应用,比如能处理你的待办清单还记得你小怪癖的个人助理。

有啥特别的 就像你的AI脑子里有一群小伙伴,每人负责一块记忆。超级灵活。

Python代码示例

from memori import MemoriAgent    # 设置Memori  agent = MemoriAgent(mode="combined")    # 添加点信息  agent.add_short_term("用户在计划海滩旅行。")  agent.add_long_term("用户爱冲浪。")    # 问点子  response = agent.query("计划我的周末。")  print(response)  # 建议一个适合冲浪的海滩旅行

5. MemU

MemU是这个月刚出的新家伙,超级聪明。它会自己决定存啥,还能把记忆连起来,所以你的AI不只是存东西——它还明白这些东西咋关联。比如你提过对坚果过敏,MemU会把它跟你的饮食偏好连起来,给出更安全的建议。

为啥好用 它能构建一张记忆网,让你的AI感觉像是在提前思考。特别适合健康或学习类应用。

Python代码示例

from memu import MemUClient    # 启动MemU  memu = MemUClient()    # 保存一条带关联的记忆  memu.add_memory(      content="用户对坚果过敏。",      user_id="lisa789",      connections=["食物""健康"]  )    # 找相关的东西  results = memu.search("晚餐点子?")  print(results)  # 给出不含坚果的晚餐选择

你适合哪个?

它们都很酷,但区别在这儿:

学习资源推荐

如果你想更深入地学习大模型,以下是一些非常有价值的学习资源,这些资源将帮助你从不同角度学习大模型,提升你的实践能力。

本文较长,建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,在智泊AI

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

AI记忆 开源工具 RAG 检索增强生成 Zep Mem0 Letta Memori MemU 大模型 自然语言处理 人工智能 AI Memory Open Source Tools Retrieval-Augmented Generation Large Language Models Natural Language Processing Artificial Intelligence
相关文章