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Build Persistent Memory for AI Applications

软件开发AI Infra产品插件
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7天前发布

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简短介绍

这是一款专为 AI 应用打造的智能记忆 SDK,通过 LLM 自动从对话中提取关键事实,实现记忆的去重、更新与合并,并基于艾宾浩斯遗忘曲线引入时间/频次的强化学习机制,让 AI 能像人类一样自然“遗忘”过时噪声信息。支持多智能体记忆共享和隔离、多模态(文本、图像、语音)记忆。

开发者/推荐人

PowerMem

PowerMem

开发者北京市
小小靖

小小靖

开发者北京市

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PowerMem

PowerMem

想象一下,你每天与AI助手对话,告诉它你的偏好、工作习惯、重要信息。第二天再聊,它却像第一次见面,需要你重复说明。这种体验在AI应用中很常见。这限制了AI应用的实用价值。

当前市场上的AI应用缺乏有效的记忆管理机制,主要表现为:

  • 简单缓存:仅存储最近几轮对话,无法建立长期记忆

  • 固定规则:基于预设规则提取信息,缺乏智能性

  • 无上下文感知:无法根据当前对话内容智能选择相关记忆

  • 无记忆优化:所有信息同等对待,未考虑记忆的时效性和重要性


这就是PowerMem的诞生背景——一个旨在解决AI应用中记忆问题的轻量级组件。

PowerMem

PowerMem

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

PowerMem

为什么需要 PowerMem? 上下文腐化问题告诉我们:不是模型记不住,而是我们喂错了东西。 PowerMem 的核心逻辑是: ● 提纯:从海量对话中提取高价值事实 ● 压缩:去掉冗余,降低 token 成本 ● 精准投放:把最关键的信息放在模型最容易注意到的位置 这本质上就是数据工程: ● 提取 = ETL ● 压缩 = 数据归档 ● 投放 = 索引策略 PowerMem 在 LOCOMO 基准测试中实现了: ● 准确率提升 48.77%(78.70% VS 52.9%) ● 响应速度提升 91.83%(1.44s VS 17.12s) ● Token 用量降低 96.53%(0.9k VS 26k)