Mnemon — AI 智能体的持久记忆引擎
用 LLM 监管的持久记忆解决智能体会话间遗忘：四图知识存储、意图感知召回、单个本地二进制、无需 API 密钥。
- Star 数
- ★ 652
- 最近更新
- 3 天前
- License
- Apache-2.0
- 主语言
- Go
- FA 评分
- 74/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Codex · Claude Code
- 费用
- 免费，无需付费服务
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- 使用 Claude Code 的开发者希望跨会话保留架构决策，安装后通过 mnemon setup 一条命令自动部署技能与钩子
- 不适合
- 需要 Windows 上使用 Agency 功能的团队
- 希望开箱即用向量检索的用户
- 需要 PostgreSQL 或 Neo4j 等图数据库后端的团队
- 源码审查
- 74/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Mnemon 是一个面向 LLM 智能体的持久化、跨会话记忆系统，仓库位于 github.com/mnemon-dev/mnemon。它采用“LLM 监管”模式：宿主大模型负责判断（记什么、如何关联、何时遗忘），而单个本地 Go 二进制负责确定性计算（SQLite 存储、四图索引、检索、重要性衰减、去重）。它通过 remember / link / recall 三个意图原语暴露能力，命令名对应 LLM 的认知词汇而非数据库语法，输出为带信号透明度的结构化 JSON。mnemon setup 一条命令即可为 Claude Code、Codex、Cursor、ZCode、TRAE、Qoder、CodeBuddy、Kimi Code、OpenCode、OpenClaw、Pi、Hermes Agent 等十余种运行时部署技能、提示文件与生命周期钩子。其愿景是所有本地智能体共享 ~/.mnemon 下的同一记忆池，长期方向是协议与存储引擎解耦的“记忆网关”。
Mnemon 将智能体会话中的洞察持久化到本地 ~/.mnemon 的 SQLite 存储中，按时间、实体、因果、语义四类边组织知识图谱。智能体通过三个原语操作记忆：remember（写入并自动检测重复与冲突）、link（建立跨洞察关联）、recall（图遍历加可选向量检索的 RRF 融合，意图感知）。生命周期由四类钩子驱动：Prime（会话启动时暴露技能与活动存储）、Remind（提示召回决策）、Nudge（提示回写决策）、Compact（上下文压缩前保留关键连续性）。重要性衰减、访问计数提升和垃圾回收构成保留生命周期；MNEMON_MAX_INSIGHTS 与 MNEMON_AUTO_PRUNE_MIN_AGE 控制自动修剪，每次软删除记录在 oplog 中。可选嵌入支持本地 Ollama 或 OpenAI 兼容端点做向量加关键词混合检索。
- 使用 Claude Code 的开发者希望跨会话保留架构决策，安装后通过 mnemon setup 一条命令自动部署技能与钩子
- 同时使用多个智能体 CLI（Codex、Cursor、Kimi Code 等）的团队希望它们共享同一个记忆池，而不必各自重复积累上下文
- 长期项目的维护者担心上下文压缩丢弃早期关键信息，依赖 Compact 钩子在压缩前保留连续性
- 注重隐私的用户希望记忆完全保存在本地、无需额外 API 密钥，利用现有 Claude Max/Pro 订阅作为智能层
- 需要在项目间隔离记忆的团队，通过 mnemon store create / MNEMON_STORE 环境变量使用命名存储
如何安装或部署这个 Agent？
推荐 npm 安装（macOS/Linux/Windows，Node.js 22+）：npm install --global @mnemon-dev/mnemon。替代方式：brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon 或 go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest，或从源码 git clone 后 make install。验证：mnemon --version。升级：mnemon update。无需 API 密钥——Claude Max/Pro 订阅即可作为智能层。Windows 支持核心 Memory 命令，Agency 预览版暂不支持 Windows。
如何使用这个 Agent？
针对 Claude Code：运行 mnemon setup，自动检测并交互式部署技能、钩子和行为指南，然后开始新会话即可。针对其他运行时：mnemon setup --target codex|cursor|zcode|trae|qoder|codebuddy|kimi|opencode|openclaw|pi|hermes|nanobot --yes。用户不需要手动运行 mnemon 命令——智能体在指南判断记忆有用时自行调用 remember/link/recall。可创建命名存储隔离记忆：mnemon store create work、mnemon store set work，或用 MNEMON_STORE=work mnemon recall "query"。卸载：mnemon setup --eject。行为可通过 ~/.mnemon/prompt/guide.md 定制。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- LLM 监管模式避免在流水线内嵌 LLM，无额外推理成本、无 API 密钥，区别于 Mem0/Letta 等嵌入模式
- 四图架构（时间、实体、因果、语义）超越单纯向量相似度，配合意图感知召回与 RRF 融合
- 一条 setup 命令覆盖十余种运行时的原生钩子/插件/技能集成，且单一本地二进制部署边界清晰
- 内置去重与保留生命周期（重要性衰减、访问提升、自动修剪），并有可审计的隐私安全操作回执
- 记忆价值依赖长期积累，短期试用难以体现其“复利效应”，评估成本较高
- Windows 仅支持核心 Memory 命令，Agency 预览不可用；MiniMax Code 集成为技能专用，因运行时不派发用户提示生命周期钩子
- 可选向量检索需自行配置 Ollama 或 OpenAI 兼容嵌入端点，完全开箱状态下仅有图遍历召回
- 当前后端为 SQLite，向 PostgreSQL/Neo4j 等图数据库的迁移仍是文档中的未来方向而非已实现能力
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将 Mnemon 与 Mem0、Letta（LLM 嵌入模式）、Claude Code Memory（文件注入模式）、claude-mem（MCP 服务器模式）对比：这些方案的 LLM 角色分别是流水线内执行器、无 LLM、或 MCP 工具提供者，而 Mnemon 采用外部 LLM 监管独立二进制的模式，判断由宿主 LLM 作出，确定性计算由二进制完成。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mnemon — AI 智能体的持久记忆引擎 当前 | 74 · 存在缺口 | 命令行工具免费 | ★ 652 | 3 天前 | Go | Codex · Claude Code |
| Ori Mnemos | 80 · 表现良好 | 命令行工具免费 | ★ 333 | 22 天前 | TypeScript | Claude Code · OpenAI API · Claude API |
| MCP Memory Service | 68 · 存在缺口 | MCP 服务器免费 | ★ 2k | 今天 | Python | ChatGPT · Codex · Claude Code · Claude.ai |
| MemoMind 记忆层 | 40 · 缺口较多 | MCP 服务器免费 + 模型费 | ★ 603 | 2 个月前 | Python | Claude Code · OpenAI API · Claude API |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示产品定位为纯本地工具（无内嵌 LLM、默认本地 Ollama 端点），测试脚本展示了严格的凭证处理（API key 仅经 stdin 传递、断言容器环境无凭证泄漏、cap-drop ALL、no-new-privileges）。扣分点：SECURITY.md 自述 SQLite 数据库权限为 0644（全局可读的私人记忆库，非最小权限）；setup 通过 --yes 自动向十余个运行时目录写入 hooks/配置文件，敏感数据处理仅靠文件系统权限和文档提醒，缺乏加密选项。
go.mod 依赖极简且版本固定，README 明确 embedding 为可选项、无 provider 也可完整工作，npm/brew/go install 多渠道安装互为后备，CI 覆盖 Linux 与 Windows。扣分点：仅见到 CI 与测试脚本，核心引擎的确定性/失败消息质量在源文件中无法直接核实；package. 版本 0.1.0 与 npm 正式包的对应关系未在证据中说明。
目标场景（跨会话持久记忆）阐述清晰，Quick Start 按运行时逐一给出命令；能力边界记录详尽（Windows 无 Agency、MiniMax 3.0.65 hook 缺口、ZCode 忽略项目级 hooks）。扣分点：触发机制本质上是 LLM 自主判断的软提醒（文档自述为 reminders, not a hard workflow），召回/写回精度无法静态验证；npm 安装要求 Node 22+，与 dsh 插件 package. 的 >=20 存在轻微环境差异。
文档体系分层清楚（DESIGN/USAGE/AGENCY/IMPORT/DEPLOYMENT），安装说明含验证与卸载命令，FAQ 回答了隔离/自定义/子代理问题，已知限制主动披露，LICENSE 文件为完整 Apache-2.0。扣分点：证据中未见 CHANGELOG，版本轨迹不可静态核实；dsh 插件包名（@mnemon-dev/dsh-mnemon）与主包（@mnemon-dev/mnemon）并存可能造成命名混淆；发布者未经验证，维护承诺只有 SECURITY.md 的 48h/7d 自述 SLA。
意图原生三原语（remember/link/recall）+ 结构化 JSON 输出、无中间 LLM 推理成本的定位在同类工具对比表中表述清楚。扣分点：output_usability 的 JSON schema、recall 相关性等仅为主张，静态证据中无输出样例佐证；marginal_value 与 cost_benefit 依赖未执行的实测（记忆质量、衰减/去重效果），只能按主张采信。
主张可追溯至 docs/DESIGN.md、docs/AGENCY.md、设计决策文档及两篇学术论文（RLM、MAGMA），SECURITY.md、go.mod、CI 与测试脚本相互印证（Windows Memory 边界测试、opt-in 集成测试）。扣分点：所有效果类主张（87 insights 知识图谱截图、四图架构收益）无独立执行验证；部分愿景性内容（memory gateway、未来数据库后端）与现状的区分做得尚可但并非每处都明确标注。
- SECURITY.md 自述记忆数据库使用 0644 权限，同机其他用户可能读取您的私有记忆内容；安装后建议手动收紧为 0600。
- mnemon setup（尤其配合 --global 与 --yes）会向多个运行时目录写入 hooks 和行为指南文件，这些 hooks 会在每次会话生命周期执行；部署后请检查生成的 hook 脚本内容。
- 若配置远程 embedding 端点，insight 与查询文本会发送到该服务器；SECURITY.md 已提示默认本地端点无 TLS，跨网络使用务必启用 HTTPS。
- Agency 处于 Preview 阶段且在 Windows 不可用，勿将其视为与 Memory 同等成熟度的能力。
- 发布者身份未经企业注册表验证，维护与安全响应承诺（48h/7d）仅为项目自述。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。
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发布说明摘录
v0.2.12 fixes Pi memory guidance and Windows installation compatibility. Memory and the local Agency authority remain available in one mnemon executable. Fixes - Give Pi its own memory guide, allowing direct mnemon remember and mnemon link calls instead of injecting Claude-only delegation instructions. Pi and Claude setup, reinstall, and scoped removal preserve each other's guides. - Resolve Pi resources from the system home directory when Windows does not define HOME, and honor PI_CODING_AGENT_DIR for setup, detection, and removal. …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
v0.2.11 adds a local, read-only WebUI for exploring Mnemon memories and reduces false recall matches caused by common words accumulating as entities. Memory and the local Agency authority remain available in one mnemon executable. New: local memory workspace - Run mnemon web to browse an overview, searchable and filterable memory library, Markdown reader, interactive relationship graph, entity explorer, and activity history. Store-scoped URLs preserve navigation and filters; views support manual refresh and visible-tab polling. …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
v0.2.10 improves Memory retrieval performance, storage efficiency, and OpenCode/Windows integrations. Memory and the local Agency authority remain available in one mnemon binary. Changes - Speed up ordered Memory queries and bounded graph neighborhoods with targeted indexes and local traversal. Reduce keyword/vector recall allocations, reuse exact cosine scores and vector decode buffers, bound semantic candidate selection, and reuse insert statements within transactions. …在 GitHub 查看 ↗