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RAG只是检索工具,真正的AI记忆需要这5款开源引擎来打造个性化体验。 核心内容: 1. 分析RAG与真正记忆的区别:连续性、语境和时间学习 2. 介绍5款开源记忆引擎(Zep、Mem0、Letta等)的核心功能 3. 各引擎的适用场景与代码实现示例
大家老爱说“RAG给AI装上了记忆”。但说实话:它并没有。
RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)很擅长从文档里掏出信息,但它记不住你。它不会记得你上周说了啥,也不会适应你的小怪癖。
真正的记忆是什么?是连续性。是有语境。是随着时间学习。
好消息是?一波新的AI记忆引擎正在改变这一切——而且它们全是开源的。其中有两个还是这个月刚推出的。
RAG就像你问图书管理员要一本书——他们把书递给你,但压根不在乎你为啥要这本书。记忆可不一样。它是你的AI记得你讨厌橄榄,或者你正计划一次旅行。它让每次聊天都像是接着上次继续聊。来看看这五个让AI拥有记忆的工具吧。
Zep就像一本日记,记录你说了啥、啥时候说的。它会构建一个“知识图谱”,每次你聊天都会更新,所以你的AI知道你是昨天还是去年提过爱看科幻片。特别适合做那种能记住你抱怨啥的聊天机器人,或者追踪你健身习惯的应用。
为啥很酷
它是免费的、开源的,而且很在意时间。你的AI不会推荐过时没用的东西。
Python代码示例:
from zep_python import ZepClient
# 启动Zep
zep = ZepClient(base_url="http://localhost:8000")
# 保存一条笔记
zep.memory.add_memory(
    user_id="sam123",
    memory_type="chat",
    content="Sam爱看科幻电影。"
)
# 查看Zep知道啥
query = "电影之夜有啥点子?"
context = zep.memory.search_memory(user_id="sam123", query=query)
print(context)  # 输出:“Sam爱看科幻电影。”Mem0适合那些想要记忆功能但不想费脑子的人。一行代码,你的AI就能记住用户喜欢啥,还能不断学习。它是开源的,还能用MCP在你自己的电脑上跑,喜欢隐私的人会爱它。
为啥我喜欢
它简单到不行,还不吃资源。特别适合做那种记得你代数很烂的学习应用。
Python代码示例:
from mem0 import MemoryClient
# 启动Mem0
memory = MemoryClient(api_key="YOUR_KEY")
# 保存点啥
memory.add("用户爱吃辣味玉米卷饼。", user_id="tina456")
# 看看它记了啥
memories = memory.get_all(user_id="tina456")
print(memories)  # 显示:["用户爱吃辣味玉米卷饼。"]Letta就像给你的AI装了个迷你操作系统来管记忆。它能同时处理短期的东西(比如你现在聊啥)和长期的东西(比如你的工作或爱好)。它还有个超酷的视觉工具,让你能偷看AI脑子里想啥,还能调整。
为啥很棒
它能适配任何AI模型,你还能看着你的Agent思考。爱折腾的极客会很喜欢。
JavaScript代码示例:
import { LettaClient } from'@letta-ai/letta-client';
const client = newLettaClient({ token: "YOUR_TOKEN" });
asyncfunctionmakeAgent() {
const agent = await client.agents.create({
    model: "openai/gpt-4.1",
    memoryBlocks: [
      { label: "user_info", value: "用户是个叫Mike的厨师。" }
    ]
  });
console.log(agent); // agent已经准备好,带着Mike的信息
}
makeAgent();Memori让你的AI表现得像有个人类大脑。它用了一队agent,分为三种模式:Conscious处理当下的事,Auto管老旧的记忆,Combined把两者混搭。它是开源的,特别适合复杂的应用,比如能处理你的待办清单还记得你小怪癖的个人助理。
有啥特别的
就像你的AI脑子里有一群小伙伴,每人负责一块记忆。超级灵活。
Python代码示例:
from memori import MemoriAgent
# 设置Memori
agent = MemoriAgent(mode="combined")
# 添加点信息
agent.add_short_term("用户在计划海滩旅行。")
agent.add_long_term("用户爱冲浪。")
# 问点子
response = agent.query("计划我的周末。")
print(response)  # 建议一个适合冲浪的海滩旅行MemU是这个月刚出的新家伙,超级聪明。它会自己决定存啥,还能把记忆连起来,所以你的AI不只是存东西——它还明白这些东西咋关联。比如你提过对坚果过敏,MemU会把它跟你的饮食偏好连起来,给出更安全的建议。
为啥好用
它能构建一张记忆网,让你的AI感觉像是在提前思考。特别适合健康或学习类应用。
Python代码示例:
from memu import MemUClient
# 启动MemU
memu = MemUClient()
# 保存一条带关联的记忆
memu.add_memory(
    content="用户对坚果过敏。",
    user_id="lisa789",
    connections=["食物", "健康"]
)
# 找相关的东西
results = memu.search("晚餐点子?")
print(results)  # 给出不含坚果的晚餐选53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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