内容
# memmy-agent
**Memmy 是你的个人记忆中心 — 以及专为你打造的智能代理。**
统一的记忆层适用于你使用的所有 AI。通过协作共同进化。
它提炼你的知识、偏好和项目经验成为个人记忆，并在所有智能代理（如 Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw 🦞 等）中共享相同的上下文。
可作为桌面应用程序、命令行界面（CLI）和 API 使用。你可以通过任意喜欢的方式使用相同的长期记忆。**只需构建一次，即可在任何地方使用。**
[文档](https://memmy.bot/docs/) • [快速入门](#快速入门) • [核心概念](#核心概念) • [从源代码构建](#从源代码构建)
[简体中文](README.zh-CN.md) • **English**
## 🚀 快速入门
从[官方网站](https://memmy.bot/) 和 [GitHub](https://github.com/MemTensor/memmy-agent/releases) 获取 Memmy。
注册即可获得免费代币。模型路由是自动的 — 开始探索完整的记忆 + 智能代理运行时，无需配置。
> **试用积分：**
- **注册赠送 30,000,000 代币；您可以在应用程序中查看剩余余额和使用情况。**
当试用积分用完后，您可以切换到 BYOK 模式，使用自己的模型 API。
## 什么是 Memmy？
每次 AI 会话都会生成上下文。大多数上下文都会被丢弃。
切换智能代理、关闭标签页、开始新会话，你就需要重新自我介绍。
Memmy 解决了这个问题。
通过在 Cursor、Claude Code、Codex 等智能代理中共享统一的记忆层，您的智能代理可以建立在彼此的上下文之上，而不是从头开始。一次性对话变成长期工作关系。
### 🧠 跨智能代理的记忆层
Memmy 为所有 AI 智能代理提供统一的个人记忆层。
- **跨智能代理共享记忆** 无论是在 Codex、Claude Code、Cursor 还是 OpenClaw 中，您都可以继续使用相同的上下文和经验，无需重新自我介绍。
- **MemOS 驱动的记忆引擎** 自动收集、理解和整理您的知识、偏好和工作经验，将零散的对话和行为转化为可搜索、可重用的长期记忆。
- **历史上下文导入** 支持导入现有智能代理的历史记录，将过去的对话和项目经验转化为不断增长的个人知识资产。
### 🕸️ 本地智能代理运行时
Memmy 提供完整的本地智能代理运行时环境。
- **统一的入口点体验** 支持桌面应用程序、CLI/TUI 和 OpenAI 兼容的 API，所有入口点共享相同的智能代理、记忆和配置。
- **连续任务协作** 从任意入口点开始任务，并无缝地在不同场景中继续任务，不受单个会话的限制。
- **可扩展的智能代理能力** 通过技能和 MCP 连接更多工具，使智能代理从对话转变为真正的任务执行。
### 🔬 工具和生态系统连接
Memmy 可以连接到您的工作环境，让智能代理真正参与您的日常工作流。
- **连接您使用的工具** 支持 Telegram、Discord、微信、飞书和钉钉等通讯工具，以及 GitHub、Gmail、Notion、Slack 和 Jira 等生产力工具。
- **开放的工具生态系统** 支持 MCP 和自定义技能，扩展文件处理、shell、网页、图像生成和任务自动化等能力。
- **灵活的模型配置** 根据需要配置推理、嵌入、记忆处理、语音和图像生成模型，兼容主流模型服务。
### 🔐 本地优先 — 您的數據属于您
Memmy 设计旨在保证您对个人数据和记忆的控制。
- **本地优先架构** 默认情况下，记忆、配置和应用程序状态存储在您的机器上；无需将数据上传到云端。
- **安全的访问控制** 本地服务提供受控的访问机制，确保只有授权的源可以调用记忆能力。
- **真正的记忆，无幻觉** 当记忆服务不可用时，Memmy 会明确报告错误，而不是返回不存在的“假记忆”。
## 几分钟内建立上下文，而不是从头开始
安装 Memmy 后，它可以自动扫描现有 AI 智能代理的历史记录。几分钟内，您积累的项目上下文、工作习惯和偏好就会转化为个人长期记忆，以及个性化的“首次见面报告”。
现在支持：Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent。
查看完整支持列表 → 文档链接
## 一个智能代理运行时，多个入口点
Memmy 不仅仅是一个聊天界面 — 它是一个在本地运行的 AI 智能代理运行时。它在单个运行时环境中统一了长期记忆、智能代理执行和工具连接，通过不同的入口点为不同的场景服务：
| | 角色 | 核心能力 |
| --- | --- | --- |
| 🧠 记忆层 | 存储和管理长期上下文 | 跨智能代理记忆、历史导入、知识蒸馏、智能检索 |
| 🤖 智能代理运行时 | 驱动智能代理执行任务 | 推理、任务编排、工具调用、MCP、技能 |
| 🔌 集成层 | 连接外部生态系统 | 消息通道、第三方工具、OpenAI 兼容的 API |
| 🖥️ 用户界面 | 提供入口点 | 桌面应用程序、CLI/TUI、Web API |
### 仓库结构
Memmy 使用 npm 工作区 monorepo 架构：
## Memmy 与个人 AI 智能代理
与 Hermes 和 OpenClaw 等“个人 AI 智能代理”相比，Memmy 的不同之处在于它不仅是一个聊天和跑腿的助手 — 它是**跨智能代理共享的记忆基础**：它首先记住你，然后在此基础上构建通用智能代理。
| 能力 | Memmy | Hermes | OpenClaw |
| --- | --- | --- | --- |
| 产品定位 | 记忆基础 + 通用智能代理 | 个人 AI 智能代理 | 个人 AI 助手 |
| 本地优先，数据存储在本地 | ✅ | ⚠️ | ✅ |
| 跨智能代理共享记忆 | ✅ | 🚫 | 🚫 |
| 接管外部智能代理历史记录（Cursor/Codex/Claude Code） | ✅ | 🚫 | 🚫 |
| 为外部智能代理安装记忆技能 | ✅ | 🚫 | 🚫 |
| 结构化记忆引擎（MemOS 混合检索） | ✅ | ⚠️ | ⚠️ |
| 多通道触达（Telegram / Discord / iMessage…） | ✅ | ✅ | ✅ |
| 语音消息 | ✅ | ⚠️ | ✅ |
| 多模型 / BYOK | ✅ | ✅ | ✅ |
> ✅ 原生支持 | ⚠️ 部分支持 / 需要设置 | 🚫 不支持
> 比较基于每个产品的公开定位（截至本文撰写时），而不是逐项基准测试；欢迎纠正。
## 快速入门
### 选项 1：桌面应用程序
1. 启动 Memmy 桌面应用程序，选择**账户模式**或**API 密钥模式**。
2. 在 API 密钥模式下，配置主要模型并进行连接测试；可选地配置嵌入式、ASR、图像生成、记忆摘要和技能进化模型。
3. 进入主工作台并发送您的第一个任务。
4. 打开“工具”以连接消息通道或第三方工具；打开“记忆”以扫描智能代理历史记录源。
> **账户模式免费积分**：登录后赠送 **30,000,000（3 千万）试用代币**，因此您可以无需自己的 API 密钥即可开始使用。您可以在应用程序中查看已使用/总计/剩余金额和到期日期。一旦使用完毕或过期，请切换到 API 密钥（BYOK）模式并继续使用您自己的配额。
### 选项 2：`memmy` 命令行界面（智能代理运行时）
```bash
memmy onboard # 初始化 ~/.memmy/config.yaml 和工作空间
memmy status # 检查配置、工作空间、模型和提供者状态
memmy agent --message "Hi, introduce the current workspace" # 单次消息
memmy # 运行不带子命令以进入交互式聊天（TUI）
memmy serve # 启动 OpenAI 兼容的 API (:18990)
```
最小 BYOK 配置（`~/.memmy/config.yaml`）：
```yaml
agents:
defaults:
model: openai/gpt-4.1
provider: openai
timezone: Asia/Shanghai
providers:
openai:
apiKey: ${OPENAI_API_KEY} # 支持 ${ENV_NAME} 样式的环境变量引用
```
### 选项 3：`memmy-memory` 命令行界面（外部智能代理/脚本的记忆访问）
```bash
memmy-memory init # 写入记忆配置并根据需要为每个智能代理安装技能
memmy-memory health
memmy-memory search "memory policies in this project"
memmy-memory add "a piece of knowledge worth saving"
memmy-memory get <id>
```
默认连接到 `http://127.0.0.1:18960`；使用 `--url`、`--token`、`--config`、`--source` 和 `--user-id` 指定目标服务、身份验证、源和用户命名空间。
## 核心概念
- **工作空间** — 智能代理的工作目录，默认为 `~/.memmy/workspace`；同步模板、内置技能和记忆文件。
- **配置** — 主要配置，默认为 `~/.memmy/config.yaml`（可通过 `MEMMY_CONFIG` / `--config` 覆盖），涵盖模型、提供者、工具、MCP、网关、记忆和工作空间设置。
- **智能代理运行时** — 任务执行的核心：模型调用、消息循环、工具注册、MCP、会话、长期任务、技能加载、自动压缩和记忆钩子。
- **记忆服务** — 本地优先的记忆基础，默认为 `http://127.0.0.1:18960`，提供会话、回合、搜索、写入、面板和分析 API；每个入口点读取和写入相同的记忆，因此任务和上下文在智能代理之间传递。
- **本地后端** — 桌面本地 API 的后端（Fastify + SQLite 应用程序状态），处理帐户、配置、集成、源扫描和技能编写。
- **智能代理源** — 一个适配器，从外部智能代理收集历史上下文；每个源都有历史读取逻辑和可选的技能安装目标。
## 从源代码构建
### 一键启动
三步快速开始：
```bash
git clone https://github.com/MemTensor/memmy-agent.git && cd memmy-agent
cp .env.example .env # 预填充云地址 - 开箱即用
bash scripts/dev-start.sh # 安装依赖 -> 构建 -> 启动全栈
```
`scripts/dev-start.sh` 一步完成：安装依赖、构建记忆和 memmy-agent、安装 `memmy` / `memmy-memory` 命令行界面，并启动全栈（记忆、智能代理 API、网关、前端、桌面后端）。桌面应用程序打开后，完成账户登录或 BYOK 设置即可开始。
> `.env` 中的 `MEMMY_CLOUD_SERVICE` 默认设置为 `https://memmy-api.memtensor.cn`，因此复制它会将您连接到官方云 - 无需自托管后端或 API 密钥。 在 Windows 上，请在 Git Bash 中运行。
### 要求
- Node.js `>=22`
- npm
### 常用命令
在仓库根目录：
```bash
npm install
npm run dev:desktop # 启动桌面前端 Vite 服务器和 Electron 桌面外壳
npm run build # 构建记忆和所有工作区
npm run lint # lint
npm run typecheck # 类型检查
npm run test # 运行记忆和工作区测试
```
独立开发记忆：
```bash
npm run memory:serve:dev -- \
--host 127.0.0.1 --port 18960 \
--db ~/.memmy/memory-service/memory.sqlite \
--config ~/.memmy/config.yaml
```
从源代码运行 `memmy-agent`:
```bash
cd App/memmy-agent
npm install
npm run build
node dist/main.js --help
```
打包：
```bash
npm run package:mac # macOS DMG
npm run package:win:x64 # Windows x64
```
## 路线图
Memmy 正在构建**个人记忆基础设施**，其范围超出了编码智能代理：
- **更多记忆源** — 从 AI 对话扩展到浏览器活动、本地文档，最终扩展到更多设备和硬件。
- **团队协作** — 计划中的智能代理到智能代理协作，让团队成员的 AI 助手在隐私保护下共享知识。
## 致谢
Memmy 建立在一群优秀的开源项目之上，我们深表感谢。
- **[OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw)** — 开源个人 AI 助手的先驱；其对多平台消息通道的探索直接启发了 Memmy 的通道连接设计。
- **[hermes-agent](https://github.com/NousResearch/hermes-agent)** — Nous Research 构建的自我进化智能代理；其在持久记忆和技能自我学习方面的实践告诉我们，智能代理可以“您使用得越多，它就越了解您”。
- **[nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot)** — 从最小原型发展而来的全功能开源智能代理平台；其围绕智能代理循环和 MCP 集成的工程实践为 Memmy 的核心设计提供了重要的参考。
开源的意义在于让好想法流动，我们希望 Memmy 成为这条河流的一部分。
## 贡献者
感谢每一位让 Memmy 变得更好的贡献者 ❤️
