MemMachine/MemMachine
Universal memory layer for AI Agents. It provides scalable, extensible, and interoperable memory storage and retrieval to streamline AI agent state management for next-generation autonomous systems.
What it solves
MemMachine 提供持久的長期記憶層給 AI 代理，避免它們變成無狀態。它讓代理能記住使用者偏好、過往對話以及特定事實，跨不同會話、重新啟動，甚至在底層 LLM 更換時仍能保持記憶。
How it works
MemMachine 作為外部記憶系統，代理可透過 RESTful API、Python/TypeScript SDK，或 Model Context Protocol（MCP）伺服器與之互動。它將記憶分為三種類型：
- Working Memory：目前會話的短期上下文。
- Episodic Memory：以圖形資料庫（Neo4j）儲存的長期對話上下文。
- Profile Memory：以 SQL 儲存的長期使用者事實與偏好。
Who it’s for
- 開發 AI 代理、自主工作流程或個人化助理的開發者。
- 探索認知模型與代理架構的研究者。
- 需要跨會話持久性的 LLM 應用團隊。
Highlights
- Multi-tier Memory：為短期、情節（圖形）與個人檔案（SQL）記憶提供分離系統。
- Broad Integration：相容於 LangChain、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 與 n8n。
- LLM Agnostic：支援任何提供者，包括 OpenAI、Anthropic、Bedrock 與 Ollama。
- MCP Support：原生支援 Model Context Protocol，可與 Claude Desktop、Cursor 等工具整合。