盘点6个开源AI Memory项目，RAG≠记忆

原创最新推荐文章于 2026-10-20 20:59:11 发布 6.2k 阅读 AI写同款

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Agent 长期记忆三代演进：从 RAG 到 Memory Graph，mem0 / Zep / LangMem / Letta 深度横评文章摘要 2026年，Agent长期记忆技术迎来关键突破，OpenAI、Anthropic等厂商通过扩大上下文窗口和推出记忆工具，推动长期记忆从工程补丁发展为独立技术层。本文通过分析三代记忆架构演进（RAG→结构化Fact→MemoryGraph）和四大方案（mem0/Zep/LangMem/Letta）的8维度横评，揭示以下核心观点：长上下文≠长期记忆：128K上下文如同RAM，仍需硬盘式记忆层筛选和结构化存储，避免“Context Rot”导致的准确率下降。三代架构演进： Gen1（RAG）：向量检阅读详情

AI摘要

博客指出RAG与AI Memory不同，介绍了6个100%开源的AI智能体记忆框架，如Graphiti、Letta等。还阐述了AI智能体记忆的工作原理和4种记忆类型。此外，分享了大模型AI的学习路径，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段，并提供免费学习资料。

RAG 与 AI Memory 不同，AI 智能体需要长期记忆来维持上下文并持续学习。以下是 6 个 100% 开源的 AI 智能体记忆的框架：

1. Graphiti 为 AI 智能体构建具有时间感知的知识图谱，这些图谱随着时间、演变的关系和上下文而变化。

github.com/getzep/graphiti

2. Letta 是一个开源框架，用于构建具有高级推理能力和透明长期记忆的有状态 AI 智能体。 Letta 框架是白盒的，与模型无关。它还允许你在服务器中以可视化方式测试、调试和观察智能体。

github.com/letta-ai/letta

3. Mem0 是一个智能记忆层，供 AI 智能体积极地从与用户的互动中学习并适应。它结合了 LLM 与向量存储，LLM 处理来自对话的关键信息，而向量存储则进行语义搜索和记忆检索。

github.com/mem0ai/mem0

4. Memary 赋予 AI 智能体类似人类的记忆能力。在知识图谱中跟踪实体知识、偏好和聊天历史记录，该图谱会在智能体与用户交互时自动更新。

github.com/kingjulio8238/Memary

5. Cognee 是一个 Python 库，它将知识图谱和 RAG 结合在一起，为 AI 智能体和应用程序构建不断发展的语义记忆。它使用动态知识图谱来维护不同信息片段之间的关系。

github.com/topoteretes/cognee

6. Memobase 是一个基于用户配置文件的记忆系统，旨在为您的生成式 AI 应用来长期用户记忆，并且可以同步进化。它适合用在虚拟角色、教育工具或者个性化助手等构建场景。

github.com/memodb-io/memobase

AI 智能体记忆的工作原理

一般来说，智能体的记忆是通过传递给 LLM 的 prompt 中的上下文提供的，它可以帮助智能体更好地规划和响应过去发生的互动或无法立即获得的数据。

可以将记忆分为 4 种类型：

𝟭. 情景记忆：这种类型的记忆包含智能体过去的交互和行为。在执行一个动作后，控制智能体的应用程序会将该动作存储在某种持久存储中，以便在需要时可以检索。一个很好的例子是使用向量数据库来存储交互的语义意义。

𝟮. 语义记忆：智能体可以获得的任何外部信息以及智能体应具备的关于自身的知识。可以将其视为类似于 RAG 应用程序中使用的上下文。它可以是智能体专有的内部知识，或者是隔离互联网规模数据的一部分以获得更准确答案的基础上下文。

𝟯. 程序性记忆：这是系统性的信息，例如系统提示的结构、可用工具、保护措施等。通常会存储在 Git、提示和工具注册表中。

𝟰. 有些时候，智能体会从长期记忆中提取信息，并在当前任务需要时，将其存储在本地。

𝟱. 从长期记忆中提取或者存储在本地记忆中的所有信息都称为短期记忆或工作记忆。

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