引言
在构建AI应用时，我们常面临一个核心痛点：大模型如同“金鱼记忆”，对话一结束，上下文便烟消云散。如何让AI记住对话、学习偏好、并在多轮交互中保持连贯性？传统方案常依赖复杂架构与昂贵的向量数据库。今天介绍的开源项目Memori，以其“SQL-Native”的独特思路，为LLM持久化记忆提供了一行代码的优雅解决方案。
项目简介
Memori 是一个开源的AI记忆引擎，其核心理念是用标准的SQL数据库（如SQLite, PostgreSQL, MySQL）作为LLM的记忆体。开发者仅需一行代码memori.enable()，即可为任何基于OpenAI、Anthropic、LiteLLM等框架的LLM应用赋予持久化、可查询的记忆能力。它通过在LLM调用前后进行智能拦截，自动完成上下文的注入、对话的存储、实体关系的提取与记忆的优化，将复杂的记忆系统简化为即插即用的基础设施。
创新点与核心优势
- 一行代码，无缝集成：无需重构现有代码，通过拦截器模式透明接入，支持主流的LLM框架与云服务商，极大降低了集成成本。
- SQL原生，掌控完全：记忆存储在开发者完全掌控的标准SQL数据库中，数据可移植、可审计、可直接用SQL查询，彻底避免供应商锁定。
- 成本锐减，架构简化：宣称可节省80-90%的成本，因其摒弃了昂贵的专用向量数据库，利用成熟的SQL生态与全文检索实现高效相似性检索。
- 记忆智能化分层：设计了独特的“意识代理”与“记忆代理”，能自动提取对话中的实体、偏好、事实与规则，并在后台智能地将重要记忆从长期存储提升至短期工作记忆，实现记忆的优化与活化。
技术原理与部署使用
Memori 的架构清晰且巧妙。它作为一个“中间件”运行：
- 调用前：根据配置（自动模式或意识模式），从SQL数据库中检索出与当前对话最相关的历史记忆，并智能地注入到本次请求的上下文提示中。
- 调用后：将本次完整的对话内容，经由“记忆代理”进行解析、分类与结构化，然后存储回SQL数据库，并建立索引。
- 后台：“意识代理”定期运行，分析记忆模式，执行记忆的“提纯”与“晋升”。
部署极其简单，通过pip install memorisdk安装后，配置数据库连接字符串与API密钥即可。它支持从单用户个人助应用到基于FastAPI的多用户复杂应用的各类场景，并提供了丰富的集成示例。
“该项目及其关于‘AI Agent记忆系统设计’的深度解析，已在AladdinEdu课题广场
同步发布，欢迎前往探索更多实现细节与实战课题。”
项目地址：AladdinEdu-课题广场
