Claude-Mem:开源知识库让 AI 跨会话记住你

智能体

📖 简介

Claude-Mem 为 AI 智能体提供持久记忆,自动提取关键信息构建知识图谱。75k Stars,支持多种存储后端,与 Claude Code 深度集成。

📝 详细介绍

一句话:Claude-Mem 让 Claude 不再每次对话都“失忆”

用过 Claude 的朋友都知道,每次新建对话,它就像被格式化了——你之前设定的偏好、项目上下文、技术栈偏好全部丢失。Claude-Mem 解决的就是这个痛点:一个开源的知识库系统,将你的上下文持久化,跨会话注入给 Claude。

GitHub 数据卡片

指标数据
Stars1.2k
语言Python
协议MIT
最近更新2024-03-15

项目背景

开发者 nicheai 团队在长期使用 Claude API 的过程中发现,Claude 的会话隔离设计导致了严重的生产力瓶颈。每次切换项目或重启对话,都需要重新描述代码库结构、技术选型、个人偏好。团队尝试过 prompt 模板、本地缓存等方式,但都不够系统且难以维护。

Claude-Mem 应运而生——一个轻量级的记忆层,运行在本地或服务器上,作为 Claude 的“外挂大脑”。它通过拦截 API 请求,在每次对话前自动注入相关记忆,实现跨会话的上下文保持。

核心功能解析

1. 结构化记忆管理

Claude-Mem 将记忆分为三种类型:事实(facts)偏好(preferences)上下文(context)。每种类型有独立的存储和检索策略。

# 添加一条事实记忆
claude-mem add --type fact --key "project_stack" --value "FastAPI + PostgreSQL + React"

# 添加偏好记忆
claude-mem add --type preference --key "code_style" --value "type hints, async/await, pydantic models"

# 查看当前所有记忆
claude-mem list

2. 智能检索与注入

系统不是简单地把所有记忆塞进 prompt。它使用 语义相似度匹配,根据当前对话的上下文向量,只注入最相关的 3-5 条记忆。这避免了 token 浪费和上下文污染。

记忆检索基于 sentence-transformers 模型,支持自定义 embedding 模型。

3. 自动更新与遗忘机制

Claude-Mem 会监听 Claude 的输出,自动提取新的信息并更新记忆库。同时支持遗忘策略:超过 30 天未使用的记忆自动降权,避免记忆库膨胀。

# 手动触发记忆更新
claude-mem sync --from-logs ./claude_logs.json

# 查看记忆权重
claude-mem stats

快速上手

# 1. 安装
pip install claude-mem

# 2. 初始化配置
claude-mem init

# 3. 启动记忆服务(默认端口 8080)
claude-mem serve --port 8080

# 4. 在 Claude 配置中添加代理
# 将 API 端点指向 http://localhost:8080/v1/chat/completions

注意:需要将 Claude API key 配置为环境变量 CLAUDE_API_KEY。

技术亮点

Claude-Mem 的架构设计有几个值得关注的决策:

1. 双存储引擎:记忆同时存储在 SQLite(结构化查询)和向量数据库(语义检索)中。写操作先入 SQLite 保证持久性,异步同步到向量库。读操作优先查向量库,回退到 SQLite 做精确匹配。

2. 请求拦截与注入:通过实现 OpenAI 兼容的 API 接口,Claude-Mem 充当反向代理。它解析 incoming 请求,从记忆库中检索相关条目,在 system prompt 末尾追加记忆块。这种方式对 Claude 完全透明,不需要修改任何客户端代码。

3. 记忆压缩与优先级:每个记忆条目有 importancelast_accessed 字段。当总 token 数超过阈值(默认 2000 tokens),系统会按 importance * decay(last_accessed) 排序,保留 top-K 条目。这种设计避免了 prompt 膨胀,同时确保高频使用的记忆始终可用。

核心设计原则:记忆系统应该像人的长期记忆——相关的内容自动浮现,不相关的内容逐渐淡出。

同类对比

项目定位持久化检索方式Claude 兼容部署复杂度
Claude-Mem轻量记忆层SQLite + 向量库语义 + 精确原生低(pip install)
MemGPT完整 AI OSPostgreSQL语义需适配高(Docker + 多服务)
LangChain Memory框架组件多种存储后端精确匹配需自行封装中(需集成到 LangChain)
自定义 prompt 模板手动方案

Claude-Mem 的优势在于:专为 Claude 设计,零配置集成;双检索策略兼顾准确性和语义理解;自动遗忘机制避免记忆库失控。

总结

如果你重度使用 Claude API,并且厌倦了每次对话都要重复上下文,Claude-Mem 是目前最省心的开源方案。 它不追求大而全,而是精准解决“跨会话记忆”这一个问题。适合:Claude API 的深度用户、AI 辅助编程的开发者、需要长期上下文支持的对话系统搭建者。

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标签
#记忆管理 #知识库 #跨会话 #Claude
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发布日期
2026-07-19