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面向 AI 时代的记忆引擎与上下文层。三大 AI Memory 基准榜首：LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem。25.2k stars，TypeScript，提供托管服务 + 开源自托管两种模式。

“Your AI forgets everything between conversations. Supermemory fixes that.”

核心能力

能力	说明
🧠 Memory	从对话中自动提取事实，处理时序变化、矛盾、过期遗忘
👤 User Profiles	自动维护用户上下文：稳定事实 + 近期活动，单次调用 ~50ms
🔍 Hybrid Search	RAG + Memory 合并查询，知识库文档与个性化上下文同时返回
🔌 Connectors	Google Drive / Gmail / Notion / OneDrive / GitHub — 实时 Webhook 自动同步
📄 多模态提取	PDF / 图片（OCR）/ 视频（转写）/ 代码（AST 感知分块）

两种使用场景

个人用户：给 AI 装上记忆

通过 App / 浏览器扩展 / MCP Server / Plugin 安装，让任意 AI 助手获得持久记忆。

# MCP 一键安装（支持 Claude Desktop/Cursor/Windsurf/VS Code 等）
npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

三个 MCP 工具：

工具	作用
`memory`	保存/遗忘信息，AI 聊天时自动调用
`recall`	按查询检索记忆，返回相关记忆 + 用户 Profile 摘要
`context`	在对话开始注入完整 Profile，Claude Code 中 `/context` 触发

内置 Plugin（已开源）：Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes

开发者：Memory API

npm install supermemory   # 或 pip install supermemory

import Supermemory from "supermemory";
const client = new Supermemory();
 
// 存储对话内容
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});
 
// 一次调用获取用户 Profile + 相关记忆
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "What programming style does the user prefer?",
});
// profile.static  → ["Loves TypeScript", "Prefers functional patterns"]
// profile.dynamic → ["Working on API integration"]

无需自配向量数据库、嵌入管道、分块策略。

主要 API：

方法	用途
`client.add()`	存储文本/对话/URL/HTML
`client.profile()`	用户 Profile + 可选搜索，一次调用
`client.search.memories()`	Hybrid 搜索：记忆 + 文档
`client.documents.uploadFile()`	上传 PDF/图片/视频/代码

Framework 集成：Vercel AI SDK / LangChain / LangGraph / OpenAI Agents SDK / Mastra / Agno / n8n

技术架构

后端：Cloudflare Workers（边缘计算）+ PostgreSQL + Cloudflare KV
前端：Remix + React + Tailwind CSS + Vite
ORM：Drizzle
内置 Agent：Nova（应用内嵌对话助手）

Memory 工作原理

用户正常与 AI 对话，分享偏好/项目/问题
Supermemory 后台提取并存储重要内容（事实/偏好/项目上下文，过滤噪音）
下次对话，AI 已经”认识”你，自动注入上下文

项目（containerTag） 作为隔离容器，可按工作/个人/客户/仓库分别管理记忆。

与同类工具的区别

区别于 mem0/agentmemory 等需要自建基础设施的方案，Supermemory 提供：

托管 API：零配置，开箱即用
三大基准榜首：有可验证的检索准确性
全栈上下文：记忆 + RAG + Profile + Connectors 统一一套系统

关联页面

agentmemory — 同类 AI Agent 持久化记忆引擎，BM25+Vector+Graph 混合检索，自托管路线
openhuman — 同样有 Memory Tree + Obsidian Wiki 的个人 AI 超级智能体
agent-continual-learning — Harrison Chase 提出的 Agent 持续学习三层框架

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