Memory OS
为 Hermes Agent 设计的 7 层记忆操作系统——基于 Qdrant 的持久化记忆、结构化事实、Fabric 召回、自动维护 Wiki 和精准上下文注入。本地运行，支持任意 LLM。1164 stars。
🎯适用场景：为 AI Agent 构建持久化、结构化的长期记忆系统
📥 收录于 2026/6/19
📊 仓库数据
✅ 优点
- •7 层记忆架构
- •本地自托管
- •兼容任意 LLM
⚠️ 限制
- •依赖 Qdrant
- •配置较复杂
🔗 相关工具
MineContext
github.com/volcengine/MineContext
主动式上下文感知 AI 伙伴，结合 Context Engineering 和智能记忆管理，自动提取、组织和维护对话与任务上下文，提升 AI Agent 的长期记忆和任务连续性。（5.3K+ stars）
🎯AI 助手上下文管理、长对话记忆、任务连续性保障
Memoh
github.com/memohai/Memoh
自托管、始终在线的 AI Agent 平台，容器化运行。创建多个具有长期记忆的 Agent，可接入 Telegram、Discord、飞书、Matrix 等。支持 OpenClaw 集成
🎯多平台 AI 伴侣与长期记忆 Agent
AI Memory
github.com/akitaonrails/ai-memory
为 AI 编程 CLI 提供长期记忆方案，支持不同 Agent 厂商之间的上下文交接。755 stars。
🎯让 AI 编程 CLI 拥有跨会话长期记忆，无缝切换 Agent
Claude-Mem
github.com/thedotmack/claude-mem
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
Mem0
github.com/mem0ai/mem0
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
MemPalace
github.com/MemPalace/mempalace
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