agentic-box/memora

解決的問題

Memora 為 AI 代理提供持久且集體的記憶層。它透過允許代理以持久方式儲存、組織和檢索結構化事實、待辦事項和文件，防止代理在會話間遺失上下文。

工作原理

它作為一個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器運作，管理一個知識圖譜。使用 SQLite 進行本機儲存，並支援雲端同步（S3、R2、D1）。系統採用「吸收」（Absorb）流程，由 LLM 對傳入資訊進行分類，以避免重複並連結相關事實。檢索透過語意搜尋（向量嵌入）、全文查詢以及特定的 memory_digest 函數實現，該函數可為給定主題打包相關記憶和待辦事項。

適用對象

需要長期記憶、跨會話上下文，並能維護專案特定事實和任務結構化知識庫的 AI 代理開發者。

主要亮點

• 持久圖記憶：以帶類型邊和層級結構的圖形式儲存資訊。
• 覆蓋繼承：透過覆蓋舊事實而非刪除來更新知識，保留變更歷史。
• 語意搜尋：支援混合搜尋，結合向量嵌入（OpenAI、sentence-transformers）和全文過濾。
• 吸收與去重：使用 LLM 自動分類、合併並去重輸入到記憶中的新資訊。
• 文件儲存：將 Markdown 文件作為可搜尋的片段樹（主張、風險、計畫）處理。
• 可視化：包含內建 HTTP 伺服器，用於互動式知識圖譜可視化。