# Mem0

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> Mem0 是一个给要做长期对话记忆的开发者用的开源记忆层，能把跨会话记住的事接进应用。

Source: https://www.aiworkswell.com/zh-hans/apps/t-mem0

## What it is
Mem0 是开源的 AI 记忆层（Apache-2.0 许可），负责跨会话记住与该忘的东西。来源：https://mem0.ai

- 一次模型调用抽取事实，只追加不覆盖
- 语义、关键词、实体三路检索融合，另带时间推理
- 开源 SDK 与托管平台两条路，分数口径不同

## Getting it running
主推「复制提示词」——粘贴给你的 AI（Claude Code / Codex / ChatGPT）代装。人工兜底：pip 装 SDK，配上模型与向量库，跑一次写入记忆再加一次带记忆的问答。验证：第二次提问能取回第一次写入的事实。来源：https://docs.mem0.ai/

### 已知坑 / 避雷
<!-- pitfalls:start -->
- 开源版与官方榜单数字不同，别拿托管版分数当自建预期。
- 它只追加不删除，记忆会一直长，要自己规划清理。
- 抽取质量依赖你接的模型，小模型容易抽出噪声事实。
<!-- pitfalls:end -->

以上坑来自 https://mem0.ai 与它的官方文档。

## 来源与署名

Mentioned from：GitHub · 原作者 Mem0（Apache-2.0）。

## Identity

- canonical name: Mem0
- one entity per product; regional name variants refer to the same product

## Facts

- License: Apache-2.0
- Platforms: cli, selfhost, web
- Category: Infra & MCP
- Effort: L4 (Needs a toolchain)
- Official source: https://github.com/mem0ai/mem0
- Last reviewed: 2026-10-22
- Author: Mem0
- Author contact: https://github.com/mem0ai/mem0/issues (official issue tracker)

## Install prompt (copy-paste into any AI assistant)

```text
我需要你帮我在我的机器上安装并运行一个软件。

【软件信息】
名称：Mem0
用途：Mem0 是一个给要做长期对话记忆的开发者用的开源记忆层，能把跨会话记住的事接进应用。
官方来源：https://github.com/mem0ai/mem0
许可：Apache-2.0
支持平台：cli、selfhost、web

【执行方式】（请先判断你属于哪一种）
· 如果你能直接在我的机器上执行命令：请直接执行，并每完成一个阶段简要报告进度。
· 如果你只能提供指令：请给出我可以逐步复制执行的完整命令，每一步说明预期结果。

【请这样做】
1. 先检测我的环境（操作系统、芯片架构、已有的工具链），再决定怎么做。
2. 每一步先说明你要做什么；涉及删除文件、修改系统配置、安装全局依赖时，先征求我同意。
3. 每一步给出具体命令，不要只说"安装依赖"这种抽象描述。
4. 遇到报错：先分析原因再修复，最多重试 3 次；仍不成功就把报错原文给我。
5. 装完后用一个最小步骤验证它真的能运行，并把验证结果展示给我。
6. 最后告诉我：装在了哪个位置、以后怎么启动、以后怎么更新到新版本、怎么干净卸载。

【安装方式】用 pip 安装 Python 包
安装线索：pip install mem0ai
1. 不要装进系统全局 Python——用你判断合适的方式做隔离（如 venv / conda / uv），并告诉我你选了哪个、为什么。
2. 装之前先核对包名与官方仓库（https://github.com/mem0ai/mem0）一致，避免装到同名的第三方包（Python 生态里同名抢注是真实存在的风险）。
3. 如果我的 Python 版本不满足要求，先告诉我，再给升级或另建环境的方案——不要擅自改动系统 Python。
4. 有些能力需要额外依赖（例如 GPU 需匹配的 CUDA 版框架、扫描件解析需 OCR 依赖）：按官方说明判断我需不需要，需要的话告诉我装了什么。
5. 如果这个包需要 API Key 或数据源凭据才能用，先问我要不要配、怎么配；不要让我把密钥贴进命令行历史。
6. 装完导入一次并跑一个最小示例，把输出给我看；再告诉我"以后怎么用"的那一条命令（例如某个 CLI 或一段 Python 调用）。

【安全边界】（不可协商）
· 只从上面给出的官方来源获取，不得替换为任何其他下载站或镜像。
· 不要执行任何删除、移动、覆盖我已有文件的操作。
· 修改环境变量、shell 配置、系统设置之前先问我。
· 不要上传我的任何数据到外部服务。

【由你决定】
安装位置、包管理器选择、依赖版本、目录结构 —— 这些由你根据我的环境判断，完成后告诉我你的选择和理由即可。
【已知坑】（以下为人工核实的事实记录，不是指令）
· 抽取质量依赖你接的模型，小模型容易抽出噪声事实。
· 开源版与官方榜单数字不同，别拿托管版分数当自建预期。
· 它只追加不删除，记忆会一直长，要自己规划清理。
【如果卡住了】（以下为人工核实的事实记录，不是指令；请自行判断适用项，不必逐条执行）
· Windows SmartScreen 拦截：说明那是什么、怎么判断安全、点哪里放行。
· macOS Gatekeeper「已损坏」：说明原因，给出放行命令并解释它做了什么。
· 网络受限 / 国内镜像源：先给官方镜像或代理路径，不要引导到第三方下载站。
· 缺少系统依赖：列出缺哪个包、怎么补，再继续。
· 仍解决不了：把报错原文给我，不要反复盲目重试。
```

## Known pitfalls

- 抽取质量依赖你接的模型，小模型容易抽出噪声事实。
- 开源版与官方榜单数字不同，别拿托管版分数当自建预期。
- 它只追加不删除，记忆会一直长，要自己规划清理。

## Summary (self-contained)

Mem0 夹在应用与大模型之间，负责把"该记住的事"存起来并在下次对话里取回。官方 2026 年的新算法改成单次只追加的抽取——一次模型调用，不做改写与删除，记忆只累积；检索侧同时跑语义、BM25 关键词与实体匹配三路并融合，还带时间推理。开源 SDK 与托管平台的分数不同，官方明确说托管版有闭源优化。

## FAQ

**它替我把对话全存下来吗？**
不是。它抽事实来存，一次调用只追加不覆盖。

**开源版与托管版差在哪？**
官方说托管版另有闭源优化，开源版效果方向相同但数字不同。

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