omem
by ourmem·★ 196·综合分 49
为AI代理提供持久化记忆系统，通过MCP Server插件实现跨代理知识共享。
ai-llmknowledge-graphdeveloper-tools
7
Forks
2
活跃 Issue
2 个月前
最近提交
2 天前
收录于
概述
OMEM是一个共享记忆系统，通过为AI代理提供跨会话、设备和代理的持久化记忆，解决AI代理失忆问题。系统采用三级空间架构（个人、团队、组织），实现知识流动与谱系追踪。包含韦布尔衰减模型、11阶段混合检索管道和智能 reconcile机制，支持自托管或使用ourmem.ai托管服务。
试试问 AI
装完之后，这里有 5 个你可以让 AI 做的事：
你:AI编码工具（OpenCode、Claude Code、OpenClaw）跨会话共享上下文
你:开发团队共享架构决策和代码洞察
你:组织在代理交互中保存机构知识
你:OMEM与其他AI记忆系统有何不同？
你:OMEM如何处理记忆冲突？
什么时候选它
当需要构建跨会话和工具的持久内存AI应用程序，或者多个AI代理需要共享知识并具有来源追踪时，选择OMEM。
什么时候不要选它
如果您需要无供应商锁定的开源解决方案，或者您正在寻找一个没有多层共享和 reconciliation 复杂性的简单内存系统，请避免使用OMEM。
可对比工具
mem0semantic-memoryreact-mcp
安装
MCP Server安装
- 从 ourmem.ai 获取API密钥
- 配置MCP客户端：
{
"mcpServers": {
"omem": {
"command": "npx",
"args": ["@ourmem/mcp-server"],
"env": {
"OMEM_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}FAQ
- OMEM与其他AI记忆系统有何不同？
- OMEM独特的三级空间架构实现了跨边界知识共享与谱系追踪。它结合了先进的记忆管理（韦布尔衰减）、高质量检索（11阶段管道）和无缝的代理间共享能力。
- OMEM如何处理记忆冲突？
- OMEM实现了7步决策 reconcile系统：创建、合并、替代、支持、上下文化、矛盾或跳过。这使记忆能够随时间智能演进，系统自动确定如何处理冲突或重叠信息。
omem 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。