VictorTaelin/OptMem
Permanent memory for AI agents. A 426-token prompt, a script, plug and play.
解决的问题
OptMem 为 AI 代理提供了一个永久的、持久的内存系统，能够在不同会话、模型更新和供应商变更之间持续存在。它防止代理随着时间推移遗忘决策、洞察和用户偏好。
工作原理
它使用一个轻量级的 Python 脚本和特定的提示词与代理集成。记忆以固定宽度的记录形式存储在仅追加的日志中。为了管理规模，它将记忆组织成摘要的二叉树，允许代理通过“缩放”命令从高层摘要导航到具体的原始记忆。代理通过 CLI 工具（memo）与系统交互，以唤醒（加载记忆）、记录新笔记、通过正则表达式搜索以及通过“小憩”过程优化摘要。
适用人群
需要长期记忆并能够在多个会话中回忆特定事实或洞察，而无需依赖专有数据库的 AI 代理开发者。
主要亮点
- 零依赖：仅用一个 Python 3 文件编写，不依赖任何外部库。
- 高性能：固定宽度记录支持在拥有数百万条记忆时仍实现近乎即时的查找。
- 基于树的导航：使用摘要的二叉树，帮助代理高效浏览其历史记录。
- 可移植存储：记忆文件可存储在任意目录中，便于通过 Git 进行同步或版本控制。
相关
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目