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Mem0 开源本地 AI 智能体长期记忆系统原理与实战
Mem0 是一款专为 AI 智能体设计的开源记忆管理系统，通过结合向量数据库和图数据库实现跨会话的长期记忆存储。文章介绍了其核心概念、理论架构及本地化部署方案，展示了与 LangGraph 和 Dify 的集成实践，支持用户级、会话级及智能体级记忆管理，有效解决了 AI 交互中的遗忘问题并提升了个性化体验。
Mem0 是一款专为 AI 智能体设计的开源记忆管理系统，通过结合向量数据库和图数据库实现跨会话的长期记忆存储。文章介绍了其核心概念、理论架构及本地化部署方案，展示了与 LangGraph 和 Dify 的集成实践，支持用户级、会话级及智能体级记忆管理，有效解决了 AI 交互中的遗忘问题并提升了个性化体验。
Mem0（发音为 "mem-zero"）是一款专为 AI 智能体设计的开源记忆管理系统，致力于解决 AI 交互过程中的遗忘难题。在传统应用中，用户在不同 AI 工具间切换时，常常会遇到上下文丢失、体验割裂等问题。Mem0 通过提供统一的记忆层，使智能体能够跨会话、跨应用持续保留用户偏好与历史交互信息，从而实现真正的个性化和持续学习体验。
Mem0 的核心愿景是成为用户的记忆背包，让关键上下文信息能够在不同 AI 工具之间自由携带和共享。无论是客户支持、个人助手还是医疗咨询等场景，Mem0 都能为智能体赋予持久记忆和上下文感知能力，极大提升个性化交互体验和智能体的实用性。
根据 Mem0 最新的研究论文数据，Mem0 相较于 OpenAI Memory 方案，在准确率上提升了 26%，延迟降低了 91%，同时实现了 90% 的令牌消耗节省。这些显著的性能优势，使 Mem0 成为构建生产级 AI 智能体系统的理想选择。
Mem0 的核心理念体现在以下几个方面：
Mem0 支持多级记忆架构，包括：
Mem0 的记忆层架构巧妙结合了大语言模型（LLM）与向量存储技术。LLM 负责从用户与智能体的对话中自动提取关键信息，而向量存储则将这些信息转化为高维向量，实现高效的语义检索。通过这种架构，AI 智能体能够将历史交互与当前上下文有机结合，生成更加相关和个性化的响应。
记忆层的核心工作流程包括：
这种架构设计，使 Mem0 能够在保证高效率的同时，提供精准且可扩展的记忆检索服务。
Mem0 的长期记忆系统基于以下核心机制：
Mem0 对外提供了两大核心 API 接口，便于开发者与记忆层进行交互：
这种多步骤、语义驱动的检索方式，确保了无论是查找特定信息还是探索相关概念，Mem0 都能提供高质量的记忆检索体验。
Mem0 现已支持图形记忆（Graph Memory），通过引入图数据库，用户可以创建和利用信息片段之间的复杂关系，实现更细致入微且具备情境感知的响应。这种集成让用户能够同时发挥基于向量和基于图结构的优势，提升信息检索的准确性和全面性。
以下示例展示了如何使用 Mem0 的图形操作：
（1）添加记忆我喜欢去远足
Python 代码：m.add("I like going to hikes", user_id="alice123")
（2）添加记忆我喜欢打羽毛球
Python 代码：m.add("I love to play badminton", user_id="alice123")
（3）添加记忆我讨厌打羽毛球
Python 代码：m.add("I hate playing badminton", user_id="alice123")
（4）添加记忆我的朋友叫约翰，约翰有一只名叫汤米的狗
Python 代码：m.add("My friend name is john and john has a dog named tommy", user_id="alice123")
（5）添加记忆我的名字是爱丽丝
Python 代码：m.add("My name is Alice", user_id="alice123")
（6）添加记忆约翰喜欢徒步旅行，哈利也喜欢徒步旅行
Python 代码：m.add("John loves to hike and Harry loves to hike as well", user_id="alice123")
（7）添加记忆我的朋友彼得是蜘蛛侠
Python 代码：m.add("My friend peter is the spiderman", user_id="alice123")
（1）搜索名字
Python 代码：m.search("What is my name?", user_id="alice123")
（2）搜索：蜘蛛侠
Python 代码：m.search("Who is spiderman?", user_id="alice123")
备注：图记忆的实现并非独立，而是与向量存储协同工作。每次添加或检索记忆时，系统会同时操作向量数据库和图数据库，实现信息的多维度管理。
OpenMemory MCP（模型上下文协议）是 Mem0 的核心协议层，旨在为 AI 交互提供本地化的记忆背包。MCP 作为统一的记忆基础设施，支持多种 AI 应用（如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等）通过标准化协议连接，实现跨工具的记忆共享。所有数据均在本地存储，确保用户对数据的绝对隐私和控制权。
MCP 提供了四个核心 API：
add_memories：存储新的记忆对象search_memory：基于相关性和上下文检索记忆list_memories：查看所有存储的记忆delete_all_memories：清除所有记忆接口示例：
delete_all_memories：清除所有记忆
POST /delete_all_memories {"user_id":"alice"}
list_memories：查看所有存储的记忆
POST /list_memories {"user_id":"alice"}
search_memory：基于相关性和上下文检索记忆
POST /search_memory {"query":"我喜欢什么类型的电影？","user_id":"alice","limit":5}
add_memories：存储新的记忆对象
POST /add_memories {"memories":[{"role":"user","content":"我喜欢科幻电影，尤其是星际穿越。"},{"role":"assistant","content":"星际穿越确实是一部经典的科幻电影！我会记住你喜欢这类电影。"}],"user_id":"alice","metadata":{"category":"movies"}}
OpenMemory MCP 的最大优势在于其完全本地化运行，既保障了用户数据的隐私和安全，又通过标准化协议实现了跨应用的记忆共享和无缝集成。
Mem0 利用 LLM 从对话中自动提取关键信息。该过程包括：
以下是一个简化的记忆提取流程示例：
def extract_and_store_memory(messages, user_id, metadata=None):
# 使用 LLM 提取关键信息
extracted_info = llm.extract_key_information(messages)
# 结构化为记忆单元
memory_unit = {
"content": extracted_info,
"source_messages": messages,
"user_id": user_id,
"timestamp": datetime.now(),
"metadata": metadata or {}
}
# 向量化记忆
vector = embedder.embed(extracted_info)
# 存储在向量数据库中
vector_store.add(vector, memory_unit)
return memory_unit
当需要检索记忆时，Mem0 会：
以下是一个简化的记忆检索流程示例：
def retrieve_memories(query, user_id, limit=5):
# 向量化查询
query_vector = embedder.embed(query)
# 在向量空间中搜索相似记忆
similar_memories = vector_store.search(
query_vector,
filter={"user_id": user_id},
limit=limit
)
# 根据相关性、时效性和重要性排序
ranked_memories = rank_memories(similar_memories)
return ranked_memories
Mem0 的架构包含以下关键组件：
这些组件协同工作，为 AI 智能体提供完整的记忆管理解决方案。
Mem0 支持托管平台和自托管开源两种使用方式。
本文以自托管为例，结合 DeepSeek 和 Ollama，适配 OpenAI 访问不畅的场景。主要依赖如下：
如无法使用 OpenAI 嵌入模型，可用本地模型替代。以 Ollama 的 mxbai-embed-large 为例：
ollama pull mxbai-embed-large
# 验证
curl http://localhost:11434/api/embeddings -d'{ "model": "mxbai-embed-large", "prompt": "Represent this sentence for searching relevant passages: The sky is blue because of Rayleigh scattering" }'
如返回 embedding 信息，说明模型可用。
数据库安装：
docker pull qdrant/qdrant
docker run -p 6333:6333 --name qdrant -d qdrant/qdrant
UI 界面可用 qdrant-web-ui：
git clone https://github.com/qdrant/qdrant-web-ui.git
cd qdrant-web-ui
npm install
npm start
访问 http://localhost:5173/ 查看向量数据库状态。
以下为 Mem0 的完整使用流程，涵盖初始化、添加记忆、检索记忆等操作：
uv add dotenv langchain langgraph mem0ai ollama
代码示例：
import os
import json
from mem0 import Memory
from mem0.configs.base import MemoryConfig, LlmConfig, EmbedderConfig
# 设置 API 密钥
os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"]="sk-……" # 替换为你的 DeepSeek API 密钥
# 创建配置
config = {
"llm": {
"provider": "deepseek",
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2000,
"top_p": 1.0
},
"embedder": {
"provider": "ollama",
"model": "mxbai-embed-large"
},
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"collection_name": "mem0_new",
"embedding_model_dims": 768,
"host": "localhost",
"port": 6333
}
},
"reset_vector_store": True
}
# 创建 Memory 实例
m = Memory.from_config(config)
# 添加对话记忆
messages = [
{"role": "user", "content": "我喜欢科幻电影，尤其是星际穿越。"},
{"role": "assistant", : },
{: , : },
{: , : }
]
m.add(messages, user_id=, metadata={: })
memories = m.search(query=, user_id=)
(json.dumps(memories, indent=, ensure_ascii=))
all_memories = m.get_all(user_id=)
(json.dumps(all_memories, indent=, ensure_ascii=))
运行 uv run main.py，可见检索结果如下：
{
"results": [
{
"id": "b052c579-23dd-4d89-933e-4c6ceb4e8958",
"memory": "喜欢克里斯托弗·诺兰的其他电影",
"hash": "a46f8ee3dcfded0fd39d1b5006810adc",
"metadata": {"category": "movies"},
"score": 0.6853715,
"created_at": "2025-06-24T07:36:23.381311-07:00",
"updated_at": null,
"user_id": "alice"
},
{
"id": "2fae3fa7-0fa7-4164-b521-5c0d821d1c7a",
"memory": "喜欢科幻电影，尤其是星际穿越",
"hash": "55309121dad25e817ea0b3f132db1e6c",
Mem0 可与 LangGraph 无缝集成，为智能体赋予持久记忆能力。集成步骤如下：
安装依赖：
uv add dotenv langchain langgraph mem0ai ollama langchain-deepseek
代码示例：
import os
from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from mem0 import Memory
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain.chat_models import init_chat_model
# 设置 API 密钥
api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY", "sk-……") # 请替换为你的 DeepSeek API 密钥
os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = api_key
# 创建配置
config = {
"llm": {
"provider": "deepseek",
"model": "deepseek-chat",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2000,
"top_p": 1.0
},
"embedder": {
"provider": "ollama",
"model": "mxbai-embed-large"
},
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"collection_name": "mem0_new",
"embedding_model_dims": 768,
"host": "localhost",
"port": 6333
}
},
"reset_vector_store":
}
m = Memory.from_config(config)
llm = init_chat_model(, api_key=api_key)
():
messages:
user_id:
memories:
():
query = state[][-][]
user_id = state.get(, )
memories = m.search(query=query, user_id=user_id)
{: memories[]}
():
memories_str = .join( m state[])
system_prompt =
messages = [{: , : system_prompt}]
messages.extend(state[])
response = llm.invoke(messages)
new_message = {: , : response.content}
{: state[] + [new_message]}
():
user_id = state.get(, )
m.add(state[], user_id=user_id)
{}
graph_builder = StateGraph(State)
graph_builder.add_node(, retrieve_memories)
graph_builder.add_node(, llm_node)
graph_builder.add_node(, store_memories)
graph_builder.add_edge(START, )
graph_builder.add_edge(, )
graph_builder.add_edge(, )
graph_builder.add_edge(, END)
graph = graph_builder.()
result = graph.invoke({
: [{: , : }],
: ,
: []
})
(result)
运行代码 uv run main.py 得到如下结果，可以看到 LLM 已经成功使用记忆层。
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "我最喜欢什么电影？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "根据我们的记忆，您最喜欢的电影是《星际穿越》！这部由克里斯托弗·诺兰执导的科幻杰作确实令人难忘，特别是其中关于时间、空间和人类情感的深刻探讨。您还喜欢诺兰的其他作品，比如《盗梦空间》和《黑暗骑士》三部曲等。需要聊聊最近重温《星际穿越》的新发现吗？"
}
],
"user_id": "alice",
"memories": [
{
"id": "2fae3fa7-0fa7-4164-b521-5c0d821d1c7a",
"memory": "喜欢科幻电影，尤其是星际穿越",
"hash": "55309121dad25e817ea0b3f132db1e6c",
"metadata": {"category": "movies"},
"score":
None
None
Mem0 为 Dify AI 提供了强大的记忆层，通过持续的对话存储和检索功能增强 AI 代理能力：
你是一个有记忆能力的助手。以下是用户的相关记忆： {{memories}} 请基于这些记忆回答问题。
在 Dify 中调整 LLM 记忆配置，添加以下提示词模板：
你是我的得力助手。请将以下内容作为你的知识储备，放在 <context></context> 标签内。<context>{{#context#}}</context> 根据用户的问题，检索已有记忆的结果是：<memory>{{#1747805606313.text#}}</memory> 当回答用户问题时：若不知道答案，就直接说不知道。若不确定，就向用户澄清问题。避免提及信息来源于上下文。根据用户提问的语言进行回答。
配置 Dify 工作流集成 mem0 插件
注意：目前 Dify 的 mem0 插件仅支持托管平台版本，不支持本地版本。
Mem0 支持对记忆进行多维度分类和标签管理，提升检索的精度和灵活性。例如：
# 添加带标签的记忆
m.add(messages, user_id="alice", metadata={"category": "movies", "tags": ["sci-fi", "preferences"], "importance": "high"})
# 按类别检索
memories = m.search(query="科幻电影", user_id="alice", filter={"category": "movies"})
# 按标签检索
memories = m.search(query="科幻电影", user_id="alice", filter={"tags": "sci-fi"})
# 按重要性检索
memories = m.search(query="科幻电影", user_id="alice", filter={"importance": "high"})
Mem0 支持记忆导出，采用 Pydantic schemas 格式，便于记忆的备份和迁移：
# 导出所有记忆
all_memories = m.get_all(user_id="alice")
import json
with open("alice_memories.json", "w") as f:
json.dump(all_memories, f, ensure_ascii=False, indent=2)
Mem0 支持基于多条件（标签、类别、重要性等）的复杂记忆检索，并可实现批量操作。
# 按标签和类别检索
memories = m.search(
query="深度学习",
user_id="alice",
filter={"category": "ml", "tags": ["neural-network", "research"]},
limit=10
)
# 按重要性检索
memories = m.search(query="紧急事项", user_id="alice", filter={"importance": "high"})
# 批量导出所有记忆（适合备份/迁移）
all_memories = m.get_all(user_id="alice")
import json
with open("alice_memories.json", "w") as f:
json.dump(all_memories, f, ensure_ascii=False, indent=2)
# 批量导入记忆
with open("alice_memories.json", "r") as f:
memories_data = json.load(f)
for memory in memories_data:
m.add([memory["source_messages"]], user_id="alice", metadata=memory.get("metadata"))
Mem0 支持多租户和权限控制，可为不同用户、组织配置隔离的数据空间。
# 创建组织并分配用户
org_id = m.create_organization(name="Acme Corp")
m.add_user_to_organization(user_id="alice", org_id=org_id, role="admin")
# 以组织维度设置隔离
memories = m.search(query="合规", user_id="alice", org_id=org_id)
通过 OpenMemory MCP，所有操作均可通过 HTTP RESTful API 实现。
POST /search_memory {"query":"项目进度","user_id":"alice","org_id":"acme","filter":{"category":"project","tags":"progress"},"limit":5}
Mem0 支持在 MCP Server 层开发自定义插件。插件可用于前置/后置处理、自定义嵌入器和存储适配器。
from mem0.plugins import register_preprocessor
def custom_preprocessor(memory_item):
# 增加自定义元数据
memory_item["metadata"]["custom_flag"] = True
return memory_item
register_preprocessor(custom_preprocessor)
插件应支持生命周期管理（初始化、热更新、卸载），并建议按功能进行隔离开发，提升健壮性和可维护性。
Mem0 通过统一的记忆层，使 AI 智能体能够跨会话、跨应用保持对用户偏好和历史交互的记忆。无论是作为托管服务还是自托管解决方案，Mem0 都为开发者提供了构建具备持久记忆能力的 AI 应用的强大工具。
随着 AI 应用的普及，像 Mem0 这样的记忆管理系统将成为构建真正个性化、上下文感知 AI 系统的关键组件。通过结合 LLM 的理解能力和向量存储的高效检索，Mem0 为下一代 AI 应用开辟了新的可能性。
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