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概述

kira-memory 是 Kira 的独立记忆服务,为 AI Agent 提供长期记忆能力。架构受海马体记忆理论启发,采用双记忆系统:
  • Compact Memory(新皮层) — 用户/群画像摘要,持续更新,始终注入 Agent 上下文
  • Vector Memory(海马体) — 情景记忆库,按相似度检索,支持遗忘衰减

设计原则

  1. 行为优先 — 80% 的有价值记忆来自用户操作,不是对话
  2. Agent 无感 — Proactive retrieval 自动注入上下文,Agent 不需要主动查
  3. 实体抽象 — 用户和群共享同一套记忆模型,互不冲突
  4. 零新基础设施 — 复用现有 Supabase、LanceDB、Dragonfly

论文参考

论文核心思想借鉴点
HEMA双记忆:Compact + Vector整体架构蓝本
HiMeSRL 压缩 + 主动预检索Proactive retrieval 思路
HippoRAG知识图谱 + PageRank未来图记忆扩展方向

记忆分类

实体模型

记忆主体不仅是用户,也可以是群:
实体类型entity_type场景
用户user个人编辑偏好、工作流习惯
group群规、群主题、群风格偏好
群场景下,Agent 同时使用群记忆和用户个人记忆: 合并优先级:
  1. 群 instruction > 用户 preference(群规优先)
  2. 用户 preference > 群 preference(个人风格优先)
  3. 冲突时标注来源,让 Agent 判断

继续阅读:ArchitectureAPIPipelinesDeploymentEvolution Roadmap