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mem9 – AI 代理人的持久化记忆

是什么 – mem9 是一个服务器端服务，为 AI 驱动的代理提供 共享、持久化的记忆存储。代理不再各自维护临时笔记本，而是通过 mem9 记录事实，之后可通过关键词或语义相似性检索，并在重启、更换机器甚至不同工具平台间保持知识连续性。

为何重要 – 许多代码助手代理（OpenClaw、Hermes、Claude Code、OpenCode、Codex、DeepSeek Harness、Dify 等）在进程结束时会丢失上下文。mem9 通过以下方式解决此问题：

• 持久化存储 – 记忆在会话关闭和笔记本切换后依然保留。
• 跨代理共享 – 同一个“空间”可被多个运行时使用，支持协调式工作流。
• 混合检索 – 可通过向量相似性 或 文本进行搜索，并在可视化仪表板中查看结果。
• 无状态插件 – 代理只需调用轻量级 HTTP API；所有繁重任务（搜索、嵌入、策略）均由 mem9 服务器处理。

如何使用

1. 选择一个端点 – 选择托管 API（https://api.mem9.ai）或自行运行服务器（mnemo-server）。
2. 创建一个“空间” – 记忆的逻辑容器。托管服务会自动配置基于 TiDB 的空间；自托管部署需应用控制平面模式并设置 DSN。
3. 调用 REST API – 核心操作包括 POST /memories（写入）、GET /memories（搜索）、GET /memories/{id}（获取）、PUT /memories/{id}（更新）和 DELETE /memories/{id}。认证通过 X-API-Key 头（或旧版租户路径头）完成。
4. 接入你的代理 – mem9 提供上述主要代码助手平台的预置插件，或可直接通过任意 HTTP 客户端集成。

关键技术点

• 后端 – 服务器可在 TiDB（默认）、PostgreSQL 或自定义 db9 存储上运行。TiDB 提供内置向量搜索、全文搜索，并通过 Cohere 模型实现自动嵌入。
• 嵌入 – 可让 TiDB 自动嵌入（MNEMO_EMBED_AUTO_MODEL）或提供自己的 OpenAI 兼容嵌入。
• 智能摄入 – 启用后，服务器会运行 LLM（默认 gpt-4o-mini）从传入的聊天会话中提取持久性事实，再进行存储。
• 空间链 – 高级功能，可将多个空间链接为路由流水线，支持节点级路由策略和 Webhook 通知。
• Webhook – mem9 可将事件（memory.added、memory.deleted 等）推送到外部服务，适用于审计日志或触发下游操作。

快速上手

# 自托管示例（TiDB 后端）
cd server
MNEMO_DSN="user:pass@tcp(host:4000)/mnemos?parseTime=true" go run ./cmd/mnemo-server

或为快速实验，设置托管 API 的环境变量并开始使用 SDK 或 curl：

export MEM9_API_URL="https://api.mem9.ai"
export MEM9_API_KEY="<your-key>"
curl -X POST "$MEM9_API_URL/v1alpha2/mem9s/memories" \
     -H "X-API-Key: $MEM9_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"content":"The function foo() adds two numbers","metadata":{}}'

适合谁 – 构建多代理代码助手、RAG 流水线，或任何需要可靠、可搜索知识库且超越单个进程的 AI 工作流的团队。

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以上所有细节均直接取自仓库的 README。