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開源 Agent 記憶框架選型:七家拆解與決策指南

七套開源記憶框架分佈在「向量抽取」到「檔案系統」的光譜上:Mem0 一行 add() 自動抽取、Graphiti 用 bi-temporal 知識圖保留矛盾歷史、Letta 讓 agent 自己編輯釘在 system prompt 的 blocks、LangGraph 用 namespace Store 做跨 agent 共享、LlamaIndex 靠 block 優先級控制截斷順序、Cognee 走三種儲存混合管線、Supermemory 強調時態向量圖引擎。這篇整理各自的儲存形式、寫入與遺忘機制、租戶隔離、benchmark 數字,再按四種常見場景給選型建議。

Mem0 完整介紹:替 AI Agent 加上可控的長期記憶

Mem0 是介於 agent 與儲存層之間的記憶服務:從對話抽出值得保留的事實,以 user、agent、run 分區,再於下一次生成前搜尋;優勢是 API 簡單,風險則是抽取錯誤、過期記憶與權限邊界。