Mem0 Memory

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mem0 本地记忆层完整实现(增强版),语义记忆存储/检索/管理,WAL 协议,会话状态,多级记忆(用户/会话/代理),参考 ZejunCao/bilibili_code 中 Mem0 框架解读的优化。

mem0 Memory 🧠 — 完整实现(增强版)

功能概述

mem0 Memory 🧠 — 完整实现(增强版)是一项面向实际任务的技能,主要用于MiniMax-M2.7;记忆生成与提取;

核心要点

  • Embedder;
  • Ollama nomic-embed-text;
  • 本地语义向量化(完全离线);

使用与执行

Chroma;本地向量存储;Ollama;文件路径: D:autoclaw结果mem0;增强功能(参考 bilibili_code 课件);chat_with_memories 对话模式。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

mem0 Memory 🧠 — 完整实现(增强版)

组件

组件 技术 作用
LLM MiniMax-M2.7 记忆生成与提取
Embedder Ollama nomic-embed-text 本地语义向量化(完全离线)
向量库 Chroma 本地向量存储
Ollama 开机自启 向量服务

文件路径:D:autoclaw结果mem0

增强功能(参考 bilibili_code 课件)

chat_with_memories 对话模式

mem0_wrapper.py chat 命令实现了完整的记忆增强对话流程:

1. search 检索相关记忆
2. 将记忆注入 system prompt
3. 调用 MiniMax LLM 生成回复

中文记忆提取

内置 FACT_RETRIEVAL_PROMPT,自动将用户对话提取为中文记忆条目。

多级记忆支持

--run 参数支持 Session 级别记忆,--agent 支持 Agent 级别记忆。

完整 API(10 个命令)

# 增删改查
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py add  "<内容>"              # 添加记忆(自动提取)
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py search  ""          # 语义搜索
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py get_all                  # 全部记忆
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py get                     # 单条记忆
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py update  "<新内容>"     # 更新记忆
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py delete                 # 删除记忆
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py history                # 修改历史

# 记忆增强对话(新增)
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py chat  "<问题>"            # 检索+注入+LLM回答

# 重置
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py delete_all                # 清空用户记忆
python D:autoclaw结果mem0mem0_wrapper.py reset                              # 清空全部记忆(慎用)

# 可选参数
--limit N    # 限制返回数量(search/chat 默认5)
--run   # 指定会话ID(session级别记忆)
--agent  # 指定智能体ID(agent级别记忆)

多级记忆架构

mem0 存储层
├── User Memory(user_id=main_user)  ← 跨会话长期记忆
├── Session Memory(run_id)           ← 单会话临时记忆
└── Agent Memory(agent_id)           ← 多智能体共享记忆

当前实现:User Memory(main_user),SESSION-STATE.md 作为 Session 层补充。

WAL 触发扫描(每消息必做)

触发类型 示例 存储
偏好 "我喜欢..." / "不要..." mem0 add
经历 "我去了..." / "我做过..." mem0 add
重要事实 "我有..." / "我是..." mem0 add
纠正 "不是Y,是X" / "其实..." SESSION-STATE
决定 "就用X" / "去..." SESSION-STATE + mem0
数字/日期 具体数字+单位、日期 SESSION-STATE
URL/路径 链接、文件路径 SESSION-STATE
专有名词 名字、地点、公司、产品 判断后存储

优先级:SESSION-STATE > mem0

完整工作流

收到消息时

扫描类型
  ├─ [偏好/经历/事实] → mem0 add
  ├─ [纠正/决定/数字/URL] → SESSION-STATE.md
  └─ [闲聊/无价值] → 不存
回复用户

回复后

上下文使用率 > 60%?
  └─ 是 → WORKING-BUFFER.md 激活

截断恢复(下次会话)

1. mem0 get_all → 恢复长期语义记忆
2. mem0 chat → 主动询问是否继续上次任务
3. SESSION-STATE.md → 恢复当前任务状态
4. WORKING-BUFFER.md → 恢复危险区对话

参考资料

  • ZejunCao/bilibili_code(Mem0框架解读):https://github.com/ZejunCao/bilibili_code
    • mcp_server.py — FastMCP + mem0 REST 服务架构参考
    • prompts_zh.py — 中文提示词模板(USER_MEMORY_EXTRACTION_PROMPT 等)
    • demo.ipynb — chat_with_memories 完整流程
    • 踩坑记录.md — OpenMemory 调试踩坑

注意事项

  • Ollama 必须后台运行(已设开机自启)
  • 添加需要 LLM(慢),搜索只需 embedder(快)
  • SESSION-STATE 优先于 mem0
  • 危险操作(reset/delete_all)需要二次确认
  • memory_id 是记忆的唯一标识,用于 update/delete/history

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