agentic-box/memora
Give your AI agents persistent, collective memory — with deduplicating absorb, supersession lineage, semantic search, and a graph UI. Speaks MCP.
解决的问题
Memora 为 AI 代理提供了一个持久化的集体记忆层。它解决了代理在不同会话间丢失上下文或无法组织复杂信息的问题，使它们能够存储事实、追踪 TODO 并维护一个跨不同交互持续存在的结构化知识图谱。
运作方式
Memora 作为一个模型上下文协议 (MCP) 服务器来管理记忆存储。它结合使用 SQLite (本地) 或云端数据库 (Cloudflare D1, S3, R2) 来存储信息。当代理“吸收”新信息时，LLM 会对数据进行分类，以确定它是新的、重复的还是对现有知识的更新。它支持通过向量嵌入进行语义搜索，并维护记忆之间的关系图，使代理能够检索包含相关边缘和来源 ID 的主题“摘要”。
适用对象
它专为开发 AI 代理的开发者 (例如使用 Claude Code 或 Codex CLI 的开发者) 而设计，这些开发者需要其代理具备长期、结构化的记忆，并能够在多个会话或工作区之间共享上下文。
特色亮点
- 吸收与血统 (Absorb & Lineage)：自动分类新事实并维护更新历史，新知识会取代旧版本，但不会删除旧版本。
- 语义搜索：支持使用向量嵌入 (OpenAI, sentence-transformers, 或 TF-IDF) 和全文查询的混合搜索。
- 知识图谱：包含一个交互式可视化服务器，可通过 Mermaid 渲染查看记忆集群和关系。
- 灵活存储：支持本地 SQLite、Cloudflare D1 和 S3/R2 同步模式以实现持久存储。
- 文档存储：将 Markdown 文档存储为可搜索的片段树，确保细粒度的可搜索性同时保持文档完整。
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