Ori-Mnemos
by aayoawoyemi·★ 301·综合分 52
基于递归记忆框架的本地持久化AI代理记忆系统,支持MCP集成。
概述
Ori Mnemos实现了一个复杂的基于知识图谱的记忆系统,使用数学模型模拟人类认知。它包含激活衰减、沿wiki链接的激活传播、赫布共现学习和检索模式的强化学习。该系统本地运行,零云依赖,数据存储在markdown文件中并使用SQLite索引。其递归记忆框架(RMH)将检索视为导航而非搜索,通过图遍历和子问题分解实现多跳推理。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
什么时候选它
当你需要为 AI 代理提供持久化记忆和复杂的检索能力时,尤其是复杂推理任务和长期对话记忆场景,同时希望完全控制数据时,选择 Ori。
什么时候不要选它
如果你需要基于云的记忆服务和内置 API 访问,或者寻找简单的笔记解决方案而非复杂的图结构和学习机制,不要选择 Ori。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 12 个工具add_noteAdd a new note to the memory vault
search_memorySearch through the memory vault for relevant information
update_noteUpdate an existing note in the memory vault
explore_topicPerform recursive exploration of a topic using sub-question decomposition
get_graph_statsGet statistics about the knowledge graph structure
promote_noteClassify and promote a note from inbox to appropriate memory space
get_identityRetrieve the agent's stored identity information
list_notesList notes in a specific memory space with filtering options
get_noteRetrieve a specific note by ID or title
delete_noteDelete a specific note from the memory vault
create_wiki_linkCreate a wiki-link connection between two notes
prune_memoryAnalyze and archive notes based on activation topology
可对比工具
安装
npm install -g ori-memory
ori init my-agent
cd my-agentMCP集成方式:
{
"mcpServers": {
"ori": {
"command": "ori",
"args": ["serve", "--mcp", "--vault", "/path/to/brain"],
"env": { "ORI_VAULT": "/path/to/brain" }
}
}
}FAQ
- Ori与其他记忆系统相比如何?
- Ori在基准测试中显著优于Mem0等系统,召回率高3.1倍,F1分数高2.1倍,速度快9.5倍—all仅使用本地markdown文件和SQLite,无需云服务。
- Ori支持哪些存储后端?
- Ori使用磁盘上的markdown文件进行存储,SQLite用于索引和向量嵌入。它没有数据库锁定限制,可与任何文件系统配合使用。
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Ori-Mnemos 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。