原创 陆蔚青 平行记陆
项目 supermemoryai/supermemory 是 SuperMemory 项目的核心代码库。
这个项目是构建“记忆增强智能体（Memory-Augmented Agents）”的基础设施，为 AI 提供可读、可写、可回忆、可推理的“记忆”。
一、项目定位：什么是 SuperMemory？
SuperMemory = MemoryOS + Memory APIs + Memory SDK + Memory Agents
这是一个类“操作系统”的记忆增强框架，类似于操作系统管理进程与内存，SuperMemory 管理多个 LLM 智能体的“语义记忆”。
GitHub 地址：https://github.com/supermemor...
主要目录结构如下：
supermemory/ ├── apps/ # 示例应用（如记忆增强助手） ├── mcp/ # Memory Control Plane（记忆控制面） ├── agent/ # 智能体封装（支持多 LLM） ├── sdk/ # Python SDK 接口 ├── api/ # Web API（基于 FastAPI） ├── store/ # 向量存储后端适配层（Weaviate, LanceDB 等） ├── memory/ # 核心记忆对象定义（Memory Tuple、Memory Space 等） ├── docs/ # 文档与架构图 ├── tests/ └── config/
二、核心功能与模块
模块
功能说明
Memory Tuple
类似数据库中的一条记录，结构化存储记忆内容（who/what/when/where/why）
Memory Space
不同的记忆空间，支持按任务、时间、上下文分隔
Memory Stream
持续性记忆流，如对话日志、知识采集
Memory Graph
多个记忆之间的因果/语义/引用关系图谱
MCP
Memory Control Plane，统一读写调度与生命周期管理
Agent
智能体模块，调用 LLM，具备“记忆感知”和“记忆召回”能力
Retriever
支持 embedding、上下文、时间等多维检索
Storage
抽象存储接口，支持本地/FAISS/Weaviate/LanceDB 等
三、项目特点
特性
描述
结构化记忆
记忆不是简单文本，而是结构化语义单元
可持续学习
智能体可以在不同会话中回忆过往知识、事件、对话
插件化设计
存储、模型、接口均支持扩展
️ 记忆图谱
类似人脑构建语义网络，实现推理和概念联想
可与 LangChain、AutoGPT 等系统集成
四、示例应用
- 1. 记忆增强聊天助手
- • 可以记住你的信息、偏好、历史对话；
- • 跨会话保持一致人格。
- 2. 多智能体对话系统
- • 多个具备不同知识与记忆的 agent 协作完成任务。
- 3. 知识沉淀型 AI 助理
- • 类似 Notion+GPT 的能力：边对话边构建知识库。
五、快速上手
- 1. 克隆项目：
git clone https://github.com/supermemoryai/supermemory.git cd supermemory
- 2. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
- 3. 运行服务：
uvicorn api.main:app --reload
- 4. 打开浏览器查看 API 文档：
http://localhost:8000/docs
六、与其他记忆系统对比
项目
特点
适用场景
SuperMemory
结构化、图谱化、模块化
构建具备长期记忆的 LLM 智能体系统
MemoryOS
Stack 架构 + 插件化
个体智能体记忆实验、插件扩展
LangGraph Memory
DAG 状态存储
轻量级的上下文状态管理
AutoGPT Memory
任务历史记录
简单记录执行步骤或笔记
七、MCP 服务，supermemory-mcp
GitHub 地址： https://github.com/supermemor...
配合使用组件（推荐）
- • supermemory-agent：具备记忆能力的智能体 SDK
- • supermemory-apps：示例应用，如记忆增强聊天机器人
八、总结
SuperMemory 是构建“有记忆”的通用 AI 助理系统的基础设施框架，从结构设计、API 接口到存储后端都体现了通用性与可扩展性。它是构建下一代“记忆型 LLM 智能体”的一块核心积木。