[Python] Memori开源库：为AI Agent构建长期记忆引擎的Python解决方案

在开发AI Agent、客服机器人或智能助手时，如何为模型赋予“长期记忆”能力，并将会话数据与业务系统有效连接，是一个常见的技术挑战。Memori 是一个专为解决此问题而生的开源LLM记忆引擎，其核心目标是为各种智能应用提供一个统一的长期记忆层，开发者无需再从零开始构建复杂的向量数据库和会话管理系统。

核心价值与解决的问题

Memori 是一个功能完善的LLM 记忆引擎，也是一个易用的 Python 库。它旨在为聊天机器人、AI Agent以及多代理系统提供结构化的记忆管理能力，支持主流的LLM、开发框架和数据库。

其主要作用是：自动将用户对话和业务数据转换为可被检索的结构化“记忆”，并能在需要时进行精准召回。这不仅减少了开发者手动搭建向量检索和会话管理的成本，还能通过优化上下文使用，有效控制Token消耗。

核心功能亮点

1. 自动化记忆与上下文管理

• 智能记忆分类：系统会自动分析每一轮对话，并将其归类为事实、用户偏好、规则或摘要等不同类型。开发者可以灵活配置记忆的存储策略、生命周期及存储位置。
• 精准上下文召回：在进行多轮对话时，Memori 能够智能检索与当前问题最相关的历史记忆，支持跨对话、跨文档检索，无需开发者手动拼接上下文。
• 语义增强检索：内置向量化与语义搜索能力，通过在检索过程中自动增加语义上下文，显著提升记忆召回的准确性，从而减少因“保险性”上下文冗余而造成的Token浪费。
• 广泛的兼容性：支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Grok 等主流大模型，兼容 LangChain、Agno 等AI应用框架，并可对接 PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDB 等多种数据库。

2. 极简集成与友好体验

• 低门槛集成：通过 pip install memori 即可安装，通常只需在现有的大模型客户端（如OpenAI SDK）外包裹一层Memori，一行代码即可接入记忆能力。
• 内置会话管理：系统自动处理用户（entity）与会话（session）的归属关系。开发者只需配置好 entity_id 和 process_id，Memori 便会自动将相关记忆串联起来。
• 非侵入式架构：Memori 的设计定位是作为现有数据库之上的“记忆增强层”。开发者可以继续使用原有的数据存储和基础设施，无需重构整体架构。
• 便捷的CLI工具：官方推荐在初始化时运行 python -m memori setup 来配置数据库表结构。命令行工具还提供了查看配额、管理配置等功能，方便运维。

3. 进阶能力与企业级特性

• 高级记忆增强：Memori 能够在实体（entity）、进程（process）和会话（session）三个层级上，自动将原始记忆增强为属性、事件、人物关系、偏好等更丰富的结构，形成一个轻量级的后台知识图谱，且该过程不会增加额外的响应延迟。
• 灵活的配额管理：高级增强功能默认可用，并附有免费配额。对于更高需求，注册账号获取API Key即可提升额度，命令行可随时查询使用情况。
• 企业级安全与合规：支持基于角色的访问控制（RBAC）、数据保留与删除策略、审计日志以及严格的数据所有权控制，使其能够满足生产环境的合规性要求。

适用场景总结

如果你正在开发需要“记住用户”并“复用历史”的 AI 应用，例如智能客服、多轮对话助手、个性化推荐系统或内部知识问答平台，那么Memori是一个非常值得尝试的解决方案。它能够显著简化记忆系统的开发复杂度。反之，如果你的应用仅是简单的前端直连API调用，且无需保存对话历史，则可以暂时将其纳入技术储备。

项目地址

Memori 是一个开源项目，其源代码与详细文档可在 GitHub 获取：
https://github.com/MemoriLabs/Memori