单纯的RAG真的已经满足不了Agent的记忆需求，用户也已经受够了每次打开AI，就像初次见面一样要重新介绍自己，所以大家越来越在意记忆系统。
最近我们有个Agent项目要用到记忆系统，就调研了很多Memory开源项目，大部分连测试的必要都没有，因为那纯氛围编程搞出来的目前还真是不太敢用。
测了这么多，有一个非常好用的推荐给大家，MemMachine。
Memory类型的项目测试可跟普通的测个大模型不一样，费精力费时间，调研+测试大概用了一周，直接去测我给大家推荐的，少走弯路，不好用回来喷我就好。
准确率非常高，刚刚更新的这一版本，官方测试达到了92.34%的准确率。
MemMachine是一个开源的AI Agent通用记忆层，能让AI应用学习、存储和回忆过往会话的数据和偏好，提升交互体验。它支持短期、长期和个性化多种记忆类型。
实测后我最直观的感受是，如果只用两个词形容MemMachine，那就是开放、优雅。
开放
MemMachine的开源协议是Apache-2.0 license，你可以放心大胆的去商用，还有一个更关键的点，一般这种开源项目都是会留一手搞点小动作，逼着你去用商业化版本，但MemMachine真的是开源的太彻底了，甚至你都能用它去做一个对外提供记忆服务的网站。
它是独立的配置项，可以自由组合、自由部署。在配置文件里可以随意设定自己想使用哪家的LLM，哪家的嵌入模型等等，不需要再依赖某一家模型厂商的封闭生态，这才是开发者真正需要的Memory开源项目。
优雅
看了MemMachine的代码，第一感觉就是太规整了，写的非常优雅，架构设计也非常成熟，一看就不是普通的小团队写的。果不其然，它来自于MemVerge，这是一家2017年在硅谷成立的公司，从创立到现在，一直都在搞Memory系列的产品，从公司名就能看出来，它为记忆而生。
实测
这些记忆场景大家可以简单看下。
一个成熟的记忆系统，它是可以把用户提供的信息整合的非常好的，一个清晰的数据结构，更有利于整套记忆系统的运转。
官方的数据来看，准确率是92.34%，我实测下来的感受是，如果大家正常应用，应该是比这个数据要高的。
随便找了组用户日常可能会用到的信息，命中率上可以说非常不错。
MemMachine的团队确实是拥有长期积累的工程能力，这是一个能真正落地、可规模化使用的基础设施，MemMachine的整体成熟度已经达到可以支撑实际项目的水平。
MemMachine的底层设计自带可扩展性基因，分离存储的设计可以应对海量历史数据的查询效率需求，也能保证个性化记忆的精准更新。
这是一个绝佳的Agent记忆方案。
如果你的Agent需要真正的长期记忆，听我的，用MemMachine。
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