matrixorigin/memoria

Secure memory management for AI Agents • Ensures data integrity • Reduces hallucinations • Maintains consistent long-term context

什么是 Memoria？

Memoria 是一个为 AI 代理提供 持久化内存层 的系统，将 Git 风格的版本控制引入代理的内部知识。代理的“记忆”（事实、偏好、操作步骤等）的每一次变更都会以快照形式存储，支持分支、合并和时间点回滚，并可通过混合向量+全文检索引擎进行搜索。该系统基于 MatrixOne 的写时复制数据库构建，实现了零拷贝分支和不可变存储。

核心功能

功能	Memoria 的实现方式
Git 级别版本控制	对任何记忆变更提供即时快照、分支、合并和时间点回滚。
语义检索	混合向量 + 全文检索使代理能根据语义而非仅关键词查找记忆。
自我治理	自动检测矛盾或低置信度记忆，隔离并生成审计日志。
隐私保护	可选择运行本地嵌入模型，确保数据不离开本地机器。
跨会话持久性	记忆（事实、偏好、目标）在不同会话间保持持久。
完整审计日志	每次变更均记录来源信息，可后续审查。

谁可以使用？

Memoria 可与任何 MCP 兼容 的 AI 代理协同工作。README 列出了以下已准备好的集成：

Kiro
Cursor
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
OpenClaw（通过插件）

您也可以直接从自定义代理调用其 REST API。

快速入门

云服务（推荐） – 访问 thememoria.ai 注册账号，安装 CLI，以 Remote 模式运行 memoria init -i 并提供令牌。
自托管 – 使用提供的 Docker Compose 启动 MatrixOne 实例和 Memoria API，然后以 Embedded 模式运行 CLI。
OpenClaw 插件 – 安装插件，并配置云服务或自托管端点。

二进制文件也可在 GitHub 发布页面获取。

代理如何使用它

Memoria 暴露一组 MCP 工具，代理可调用，例如：

memory_store – 添加新事实或上下文。
memory_retrieve / memory_search – 在会话开始或按需获取相关记忆。
memory_branch, memory_checkout, memory_merge – 在独立分支上实验，之后合并优质结果。
memory_snapshot, memory_rollback – 创建命名检查点并按需回滚。
治理工具（memory_governance, memory_consolidate）自动清理矛盾。

引导规则（如 memory, session‑lifecycle, memory‑hygiene）告诉代理何时调用这些工具。

架构概览

远程模式 – 代理通过 Memoria CLI（MCP 桥接）与 Memoria 云服务通信，请求通过 HTTP 转发。
嵌入模式 – CLI 运行本地 MCP 服务器，直接与 MatrixOne 数据库通信，处理向量存储、全文索引和数据版控层。

谁可能需要它？

需要在多次交互中保持可靠、可审计状态的 自主代理开发者。
需要对检索上下文进行版本控制和可逆操作的 RAG 流水线。
探索自我治理记忆系统或数据驱动 AI 的 研究人员。
要求严格审计日志并能回滚代理知识库错误更新的企业。

许可与社区

Memoria 采用 Apache‑2.0 许可证发布。项目为开源，提供 CI 流水线，欢迎通过标准 GitHub 工作流贡献代码。

TL;DR – Memoria 是 AI 代理的 Git 风格、版本控制的记忆存储，支持快照、分支、语义搜索和自动一致性检查，可通过云服务或自托管部署使用。