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解決的問題

Basic Memory 為 AI Agent 與人類提供了一個持久化的雙向記憶系統。它透過允許 AI 助手在使用者磁碟上的純 Markdown 檔案中讀取與寫入結構化知識，解決了 LLM 對話易失性的問題，從而建立跨會話與不同 AI 客戶端的長期記憶。

工作原理

該系統使用 Model Context Protocol (MCP) 將 AI 客戶端（如 Claude、Cursor 或 ChatGPT）連接到本地或雲端託管的 Markdown 檔案目錄。這些檔案作為包含觀察（事實）與關係（wiki-links）的「Entities」起作用，從而形成知識圖譜。AI 可以使用語義向量搜尋（透過 FastEmbed）或關鍵字搜尋來搜尋這些筆記，並可以即時更新筆記。由於數據以純文字形式儲存，使用者可以在 Obsidian 或 VS Code 等編輯器中手動編輯筆記，AI 會看到這些變更。

適用對象

希望其 AI 助手能夠維護專案決策、學習心得與個人知識的執行日誌，且不想被鎖定在專有資料庫或複雜的 RAG 基礎設施中的開發者與進階使用者。

亮點

• 本地優先且雙向：知識以純 Markdown 檔案形式儲存，人類與 AI 均可讀取與寫入。
• MCP 原生：相容於任何支援 Model Context Protocol 的 AI 客戶端。
• 語義搜尋：支援混合全文搜尋與向量搜尋，並提供選用的 cross-encoder 重排序以實現更高的精準度。
• 知識圖譜：使用 wikilinks 建立 AI Agent 可以遵循的可遍歷資訊圖譜。
• 跨裝置同步：提供選用的雲端託管，用於行動裝置、網頁端與桌面裝置之間的同步。