#724 · 主分类： AI代理与自动化
LycheeMem
agent-memory
ai
ai-memory
ai-memory-system
hermes
llm-memory
lychee
mcp
mcp-server
memory
memory-system
openclaw
openclaw-plugin
skill
轻量级长期记忆，用于LLM代理。
项目最后更新：08/06/26
GitHub Stars
1.2K
Forks数量
16
贡献者数量
6
许可证
Apache-2.0
收录理由
多轮对话的智能体常常把前面几轮已经确认的信息忘得一干二净，LycheeMem 要解决的就是这个问题。它夹在智能体与上下文窗口之间，把事实、偏好、工具调用模式这类结构化知识存下来，等到真正用得上的时候再只取相关片段回填，而不是把整段对话原样重放。内部设计保持透明：工作记忆管理器负责执行 token 预算，搜索协调器在 SQLite FTS5 和 LanceDB 上并行跑五路召回，合成器先给候选片段打分再拼装出支撑下一次回答的上下文。接入方式也灵活，MCP 端点、OpenClaw 原生插件、Claude Code 插件或者带 FastAPI 服务的纯 Python 都能连上真实运行时。想审查记忆内容的团队会喜欢这种分阶段流水线加上自带的 React 仪表盘，而且整套东西基于 Python、SQLite 和 LanceDB，小规模智能体项目部署起来成本很低。
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