mnemon-dev/mnemon

Mnemon – 为 AI 代理提供持久、由 LLM 监督的记忆

它是什么 – Mnemon 是一个小型、跨平台的命令行工具（单个原生二进制文件），为大型语言模型（LLM）代理提供持久、可搜索的知识存储。该存储位于本地 ~/.mnemon，并以四图（时间、实体、因果、语义）SQLite 数据库构建。

它如何工作 – 宿主 LLM（Claude、OpenAI 等）仍是监督者：它决定要记住什么、如何链接事实，以及何时遗忘。Mnemon 只执行确定性操作 – 存储、索引、图遍历、衰减、去重，以及使用嵌入的可选向量搜索。LLM 不会被嵌入；除了用户现有的 LLM 订阅外，不需要额外的 API 密钥。

主要功能

• 零运行时摩擦 – 安装一次（通过 npm、Homebrew 或 go install）。受支持的运行时会自动获得“hooks”或“skills”，提醒 LLM 回忆或写回记忆。
• 多框架集成 – 为 Claude Code、Codex、Cursor、ZCode、TRAE、Qoder、CodeBuddy、Kimi Code、OpenCode、Hermes Agent、Pi、NanoClaw、Nanobot、DeepSeek Harness 等提供现成设置命令。
• 四图架构 – 将事实存储为具有四种边类型的节点，实现比单纯向量相似度更丰富的推理。
• 意图原生协议 – 三个基本操作（remember、link、recall）直接对应 LLM 的词汇，并返回结构化 JSON，而非原始 SQL 行。
• 重要性衰减与提升 – 记忆项若未被访问会逐渐淡忘，并自动垃圾回收。
• 隐私安全的收据 – 导出哈希操作日志以供审计，而不暴露原始内容。
• 可选嵌入 – 无需嵌入即可工作；可接入本地 Ollama 或任何 OpenAI 兼容服务器，进行混合向量关键字搜索。

典型工作流

1. 设置 – mnemon setup --target <runtime> 为所选 LLM 工具安装适当的 skill/guide 与生命周期 hooks。
2. 预备 – 会话开始时，hook 会让 Mnemon 存储对代理可见。
3. 回忆提醒 – 在 LLM 处理用户提示之前，Mnemon 可以建议回忆查询。
4. 代理工作 – 若 LLM 认为检索到的事实有用，会调用 mnemon recall …。
5. 提示 – 在 LLM 完成后，Mnemon 可能会提示代理写回新的见解（remember）。
6. 压缩 – 就在上下文压缩之前，Mnemon 帮助修剪不相关的记忆。

为何重要 – 标准 LLM 代理会在不同运行之间丢失上下文；长对话会将早期信息推出提示窗口。Mnemon 提供持久、图丰富的记忆，会随着使用而增长，让代理能在数月内保留决策、事实与因果链接，而无需额外推理成本。

开始使用

npm install -g @mnemon-dev/mnemon   # installs the binary
mnemon setup --target claude        # example for Claude Code
mnemon store create work           # optional named store
MNEMON_STORE=work mnemon recall "project deadline"   # query

愿景 – 作者旨在将 Mnemon 发展为一个协议无关的“记忆网关”，可置于任何图数据库（PostgreSQL、Neo4j 等）之上，将 LLM 监督 API 与存储引擎解耦。

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TL;DR – Mnemon 是一个轻量、由 LLM 监督的本地记忆引擎，可插入许多现有的 AI 编程助手，为它们提供持久、基于图的知识库，而无需额外的 LLM 调用或 API 密钥。