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解決的問題

MemPalace Evolve 為 AI 代理提供了一個本地優先的長期記憶層。它透過允許代理儲存持久的事實、追蹤關係，並將不同使用者、專案或代理的資料隔離至獨立的邊界中，解決了代理隨著時間推移而遺失上下文的問題。

作用方式

它作為一個可透過 Python SDK、MCP（模型上下文協定）客戶端或 REST API 集成的記憶元件運作。系統使用層級結構組織資訊：「wings」作為租戶或專案的硬性邊界，「rooms」則作為這些 wings 內的類別。它支援儲存帶有元資料和標籤的記憶，新增事實關係，並使用 evolve() 函數對儲存的上下文進行評分、提升與清理，以隨時間優化。

適用對象

需要在多個會話中保持持久且結構化記憶的 AI 代理或應用開發者，以及使用 Claude Code 或 Cursor 等支援 MCP 的客戶端的使用者。

主要亮點

• 多租戶隔離：使用「wings」將不同專案或使用者完全隔離。
• 彈性整合：可透過 Python SDK、REST API 或 MCP 伺服器存取。
• 知識圖譜功能：支援新增與查詢事實，以追蹤實體之間的關係。
• 生命週期管理：包含 evolve 過程以維持記憶品質，並提供 doctor 工具進行健康檢查。