MemMachine/MemMachine

Universal memory layer for AI Agents. It provides scalable, extensible, and interoperable memory storage and retrieval to streamline AI agent state management for next-generation autonomous systems.

What it solves

MemMachine 提供持久的长期记忆层给 AI 代理，防止它们变成无状态。它让代理能够记住用户偏好、过去的对话以及特定事实，跨不同会话、重启，甚至在底层 LLM 更换时仍保持记忆。

How it works

MemMachine 作为外部记忆系统，代理可以通过 RESTful API、Python/TypeScript SDK，或 Model Context Protocol（MCP）服务器与之交互。它将记忆划分为三种类型：

  • Working Memory：当前会话的短期上下文。
  • Episodic Memory：存储在图数据库（Neo4j）中的长期对话上下文。
  • Profile Memory：存储在 SQL 中的长期用户事实和偏好。

Who it’s for

  • 构建 AI 代理、自主工作流或个性化助理的开发者。
  • 探索认知模型和代理架构的研究者。
  • 需要跨会话持久性的 LLM 应用团队。

Highlights

  • Multi-tier Memory：为短期、情景（基于图）和个人档案（基于 SQL）记忆提供独立系统。
  • Broad Integration：兼容 LangChain、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 和 n8n。
  • LLM Agnostic：支持任何提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Bedrock 和 Ollama。
  • MCP Support：原生支持 Model Context Protocol，可与 Claude Desktop、Cursor 等工具集成。