想象一下这样的场景：你正在和一个 AI 医疗助手聊天，它刚刚帮你记录了头痛的症状。第二天，你再次咨询时，它竟然完全忘记了你是谁，还要你重新介绍一遍病情…… 是不是很抓狂？这就是传统 AI 应用的 “金鱼记忆” 问题 —— 每次对话都是 “初次见面”，永远记不住历史信息。

今天，为大家介绍一款我最近开发的两款 AI 记忆存储产品 —— PowerMem + seekdb，一个让 AI 拥有 “超强记忆力” 的持久化记忆系统。

传统的 AI 对话系统每次会话都是 “失忆” 的。用户每次都需要重复说明自己的信息、偏好和历史，体验割裂、效率低下。开发者想要构建 “有记忆的 AI”，却面临数据持久化、智能提取、多模态支持、权限控制等诸多复杂问题，往往需要从零开始构建记忆系统，重复造轮子。

PowerMem 应运而生 —— 一款开源的 AI 记忆管理 SDK，致力于解决 80% 的 AI 记忆管理问题。我们相信，通过提供一套完整、易用、高性能的记忆管理解决方案，可以让开发者专注于业务创新，而不是重复造轮子。

不是简单的 "记事本"，而是 "最强大脑"

PowerMem 是什么？

PowerMem 建立在这样一个原则之上：AI 系统应该能够像人类一样随着时间积累知识和经验。这一理念驱动了 PowerMem 设计和实施的每个方面：

  • 智能提取和保留：PowerMem 通过 LLM 模型进行记忆的提取，根据重要性和相关性确定哪些信息值得记住。

  • 上下文理解：PowerMem 维护跨交互的上下文以实现有意义的个性化体验。

  • 持续学习：PowerMem 使 AI 系统能够从每次交互中学习并随着时间的推移而改进。

  • 自适应遗忘：像人类记忆一样，PowerMem 实现了自适应遗忘机制以防止信息过载。


PowerMem 的核心特性包括：

  1. 开发者友好：轻量级接入方式，提供简洁的 Python SDK / MCP 支持，让开发者快速集成到现有项目中

  2. 智能记忆管理：记忆的智能提取，通过 LLM 自动从对话中提取关键事实，智能检测重复、更新冲突信息并合并相关记忆，确保记忆库的准确性和一致性。举个例子：还记得上学时老师让你划重点吗？PowerMem 就是 AI 的学霸助手，不需要你手动标注，AI 自动帮你划重点。

     # 用户说了一堆话

messages = [

{"role": "user", "content": "Hi, my name is Alice. I'm a software engineer at Google."},

{"role": "assistant", "content": "Nice to meet you, Alice!"},

{"role": "user", "content": "I love Python programming and machine learning."}

]

# PowerMem 自动提取关键事实

memory.add(messages=messages, user_id="alice", infer=True)

# 结果：自动提取出 4 条关键记忆 # 1. Name is Alice # 2. Is a software engineer at Google # 3. Loves Python programming # 4. Loves machine learning

  3. 艾宾浩斯遗忘曲线：基于认知科学的记忆遗忘规律，自动计算记忆保留率并实现时间衰减加权，优先返回最近且相关的记忆，让 AI 系统像人类一样自然 “遗忘” 过时信息。还记得那个著名的遗忘曲线吗？PowerMem 把它用在了 AI 记忆上，简单来说，就像人类大脑一样，重要的、最近的信息记得更牢。

    • 最近的信息：权重高，优先召回

    • 久远的信息：权重低，自然衰减

    • 过时信息：自动清理，保持记忆库新鲜

  4. 多智能体支持：智能体共享 / 隔离记忆，为每个智能体提供独立的记忆空间，支持跨智能体记忆共享和协作，通过作用域控制实现灵活的权限管理。

  5. 多模态支持：不仅记得文字，还看得懂图片。文本、图像、语音记忆：自动将图像和音频转换为文本描述并存储，支持多模态混合内容（文本 + 图像 + 音频）的检索，让 AI 系统理解更丰富的上下文信息。

     # 存储图片记忆

memory.add(

messages=[{"role": "user", "content": "这是我的X光片"}],

images=["xray_image.jpg"],

user_id="patient_001"

)

# 搜索时，文字 + 图片一起检索

results = memory.search("X光片结果", user_id="patient_001")

  6. 深度优化数据存储：支持子存储（Sub Stores），通过子存储实现数据的分区管理，支持自动路由查询，显著提升超大规模数据的查询性能和资源利用率。

  7. 混合检索：融合向量检索、全文搜索和图检索的多路召回能力，通过 LLM 构建知识图谱并支持多跳图遍历，精准检索复杂的记忆关联关系。

seekdb 是什么？

OceanBase seekdb 是 OceanBase 打造的一款开发者友好的 AI 原生数据库产品，专注于为 AI 应用提供高效的混合搜索能力，支持向量、文本、结构化与半结构化数据的统一存储与检索，并通过内置 AI Functions 支持数据嵌入、重排与库内实时推理。 seekdb 在继承 OceanBase 原核心引擎高性能优势与 MySQL 全面兼容特性的基础上，通过深度优化数据搜索架构，为开发者提供更符合 AI 应用数据处理需求的解决方案。

PowerMem + seekdb (1 + 1>2 ) 的持久化记忆解决方案

【开源自荐】PowerMem —— 致力于解决 80% 的 AI 记忆管理问题1
【开源自荐】PowerMem —— 致力于解决 80% 的 AI 记忆管理问题1

PowerMem 的架构旨在模块化、可扩展，包括如下层：

  • 核心记忆引擎 (core)：管理所有记忆操作，包括智能记忆处理器、分层记忆管理、全生命周期记忆管理模块

  • 模型层：提供与流行 LLM 和嵌入模型的无缝集成

  • 存储层：支持多种存储后端的灵活接口（特别地，我们在 seekdb /oceanbase 上做了深度适配，充分利用了 seekdb 的混搜能力）。

所以，PowerMem + seekdb 的组合不是简单的数据存储，而是一个真正智能的持久化记忆系统。

1 分钟快速上手：让 AI 秒变 "记忆大师"

第一步：安装


pip install powermem

第二步：使用

 from powermem import Memory, auto_config

# 自动从 .env 加载配置

memory = Memory(config=auto_config())

# 添加记忆（自动提取事实）

memory.add("用户喜欢喝咖啡", user_id="user123")

# 搜索记忆（智能检索）

results = memory.search("用户偏好", user_id="user123")

就这么简单！4 行代码，让你的 AI 拥有 "记忆力"！

结语：

还在为 AI 的 “金鱼记忆” 而烦恼吗？

还在为 Token 成本居高不下而头疼吗？

还在为检索准确率低而困扰吗？

是时候给 AI 装个 “外挂记忆” 了～

相关资源

📌 转载信息
原作者：
Zlatan
转载时间：
2026/1/1 16:03:58