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127.92MB · 2025-10-01
大家老爱说“RAG给AI装上了记忆”。但说实话：它并没有。
RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）很擅长从文档里掏出信息，但它记不住你。它不会记得你上周说了啥，也不会适应你的小怪癖。
真正的记忆是什么？是连续性。是有语境。是随着时间学习。
好消息是？一波新的AI记忆引擎正在改变这一切——而且它们全是开源的。其中有两个还是这个月刚推出的。
RAG就像你问图书管理员要一本书——他们把书递给你，但压根不在乎你为啥要这本书。记忆可不一样。它是你的AI记得你讨厌橄榄，或者你正计划一次旅行。它让每次聊天都像是接着上次继续聊。来看看这五个让AI拥有记忆的工具吧。
Zep就像一本日记，记录你说了啥、啥时候说的。它会构建一个“知识图谱”，每次你聊天都会更新，所以你的AI知道你是昨天还是去年提过爱看科幻片。特别适合做那种能记住你抱怨啥的聊天机器人，或者追踪你健身习惯的应用。
为啥很酷 它是免费的、开源的，而且很在意时间。你的AI不会推荐过时没用的东西。
Python代码示例：
from zep_python import ZepClient
# 启动Zep
zep = ZepClient(base_url="http://localhost:8000")
# 保存一条笔记
zep.memory.add_memory(
user_id="sam123",
memory_type="chat",
content="Sam爱看科幻电影。"
)
# 查看Zep知道啥
query = "电影之夜有啥点子？"
context = zep.memory.search_memory(user_id="sam123", query=query)
print(context) # 输出：“Sam爱看科幻电影。”
Mem0适合那些想要记忆功能但不想费脑子的人。一行代码，你的AI就能记住用户喜欢啥，还能不断学习。它是开源的，还能用MCP在你自己的电脑上跑，喜欢隐私的人会爱它。
为啥我喜欢 它简单到不行，还不吃资源。特别适合做那种记得你代数很烂的学习应用。
Python代码示例：
from mem0 import MemoryClient
# 启动Mem0
memory = MemoryClient(api_key="YOUR_KEY")
# 保存点啥
memory.add("用户爱吃辣味玉米卷饼。", user_id="tina456")
# 看看它记了啥
memories = memory.get_all(user_id="tina456")
print(memories) # 显示：["用户爱吃辣味玉米卷饼。"]
Letta就像给你的AI装了个迷你操作系统来管记忆。它能同时处理短期的东西（比如你现在聊啥）和长期的东西（比如你的工作或爱好）。它还有个超酷的视觉工具，让你能偷看AI脑子里想啥，还能调整。
为啥很棒 它能适配任何AI模型，你还能看着你的agent思考。爱折腾的极客会很喜欢。
JavaScript代码示例：
import { LettaClient } from'@letta-ai/letta-client';
const client = newLettaClient({ token: "YOUR_TOKEN" });
asyncfunctionmakeAgent() {
const agent = await client.agents.create({
model: "openai/gpt-4.1",
memoryBlocks: [
{ label: "user_info", value: "用户是个叫Mike的厨师。" }
]
});
console.log(agent); // agent已经准备好，带着Mike的信息
}
makeAgent();
Memori让你的AI表现得像有个人类大脑。它用了一队agent，分为三种模式：Conscious处理当下的事，Auto管老旧的记忆，Combined把两者混搭。它是开源的，特别适合复杂的应用，比如能处理你的待办清单还记得你小怪癖的个人助理。
有啥特别的 就像你的AI脑子里有一群小伙伴，每人负责一块记忆。超级灵活。
Python代码示例：
from memori import MemoriAgent
# 设置Memori
agent = MemoriAgent(mode="combined")
# 添加点信息
agent.add_short_term("用户在计划海滩旅行。")
agent.add_long_term("用户爱冲浪。")
# 问点子
response = agent.query("计划我的周末。")
print(response) # 建议一个适合冲浪的海滩旅行
MemU是这个月刚出的新家伙，超级聪明。它会自己决定存啥，还能把记忆连起来，所以你的AI不只是存东西——它还明白这些东西咋关联。比如你提过对坚果过敏，MemU会把它跟你的饮食偏好连起来，给出更安全的建议。
为啥好用 它能构建一张记忆网，让你的AI感觉像是在提前思考。特别适合健康或学习类应用。
Python代码示例：
from memu import MemUClient
# 启动MemU
memu = MemUClient()
# 保存一条带关联的记忆
memu.add_memory(
content="用户对坚果过敏。",
user_id="lisa789",
connections=["食物", "健康"]
)
# 找相关的东西
results = memu.search("晚餐点子？")
print(results) # 给出不含坚果的晚餐选择
它们都很酷，但区别在这儿：
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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