核心信息
MemOS 是一个面向 LLM 和 AI Agent 的自进化记忆操作系统（9.1k Stars），以图结构管理长期记忆，支持多模态、多知识库隔离、异步调度，声称节省 35.24% 记忆 Token，比 OpenAI Memory 准确率高 43.70%。
- 作者：MemTensor（IAAR-Shanghai 关联）
- Stars：9.1k
- Forks：819
- 许可证：Apache-2.0
- 版本：v2.0.15（2026-05-11，27 个 Release）
- 技术栈：TypeScript 57.3% / Python 35.2%（FastAPI + Uvicorn）
- 论文：arXiv 2507.03724 / 2505.22101
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 统一内存 API | 图结构管理记忆，支持查看与编辑，非黑盒向量存储 |
| 多模态记忆 | 文本、图像、工具调用记录、角色人格在同一系统中推理 |
| Multi-Cube 知识库 | 多个”记忆立方体”可隔离、共享与动态组合 |
| 异步调度 | MemScheduler 基于 Redis Streams，毫秒级延迟 |
| 记忆反馈与修正 | 自然语言反馈即可修正、补充或替换已有记忆 |
| 三层架构 | L1 痕迹层 → L2 策略层 → L3 世界模型层，反馈驱动结晶化 |
技术架构
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 存储引擎 | SQLite (FTS5) + Neo4j（图数据库）+ Qdrant（向量库）+ Redis Streams |
| LLM 支持 | OpenAI、Azure OpenAI、Qwen、DeepSeek、MiniMax、Ollama、HuggingFace、vLLM |
| 部署 | Docker Compose、Helm (K8s)、Uvicorn CLI |
| 嵌入服务 | 阿里云百炼平台 |
性能指标
- +43.70% Accuracy vs. OpenAI Memory
- 节省 35.24% 记忆 Token
- LoCoMo 75.80、LongMemEval +40.43%、PrefEval-10 +2568%、PersonaMem +40.75%
安装方式
git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git
cd MemOS && cd docker
docker compose up或使用托管服务（MemOS Dashboard 获取 API Key）。
关联连接
- MemOS — 项目实体页面
- Agent_Memory — MemOS 是四层记忆架构的具体实现
- Agentic_Systems — 记忆系统是智能体架构的核心组件
- RAG — MemOS 使用 Qdrant 向量库进行混合检索
- GenericAgent — 同为记忆驱动的智能体系统（MemOS 专注记忆层，GenericAgent 专注自我进化）
- Hermes_Agent — 同为自我改进系统（MemOS 侧重记忆，Hermes 侧重技能学习）