Acontext

AI Agent 通用记忆层，53,592+ stars。为 AI 应用提供持久化记忆管理，支持用户偏好、对话历史、知识图谱的存储和检索，让 Agent 拥有长期记忆能力

🎯Agent 长期记忆与上下文管理、用户偏好与对话历史持久化

AI Agent 记忆层，16K+ stars。用无服务器的单文件方案替代复杂的 RAG 流水线，为 AI Agent 提供持久化记忆能力

🎯知识库问答与 RAG 检索

Claude Code 自动记忆插件（GitHub 66.7K 星），自动捕获编码会话中的所有操作，用 AI 压缩后注入后续会话，解决上下文丢失问题，支持长期记忆和智能检索。周增 7,562 星，总计 66,750 星。2026 年增长最快的 Agent 记忆工具。

🎯Agent 长期记忆与上下文管理

AI Agent 长期记忆系统，创新性地采用记忆宫殿架构 + AAAK 30x 压缩技术，仅需 170 token 即可启动记忆检索，在 LongMemEval 基准测试中准确率达 96.6%。完全离线运行保护隐私，支持 MCP 协议集成到任意 Agent 工作流，发布后 48 小时即获得 22K GitHub Stars。解决了大模型上下文窗口有限和记忆丢失的核心痛点，是 Agent 长期记忆基础设施的新标杆

🎯Agent 长期记忆与上下文管理、AI 工作流编排与自动化

AI 原生向量数据库，28K+ stars。专为 AI 应用设计的开源向量数据库，提供嵌入式向量存储、语义搜索和 Agent 记忆能力。Rust 重写后性能大幅提升，是构建 RAG 系统的底层基础设施

🎯知识库问答与 RAG 检索、Agent 长期记忆存储

为 AI Agent 构建实时知识图谱的开源框架，支持动态图构建、增量更新和语义检索，让 Agent 拥有结构化的长期记忆能力。26K+ stars，Zep 团队出品

🎯AI Agent 长期知识图谱记忆、结构化语义检索、动态上下文构建