MemPalace

MemPalace 是一款开源、完全本地运行的 AI 记忆系统，旨在解决大语言模型（LLM）在长对话中丢失上下文的核心痛点。它摒弃了传统“让 AI 决定记住什么”的有损摘要模式，转而采用“全部存储，结构化检索”的策略。

通过独创的 AAAK 压缩方言和记忆宫殿（Memory Palace）空间结构，MemPalace 实现了 30 倍无损压缩，在 LongMemEval 基准测试中取得了 96.6% 的超高召回率（零 API 调用），且日常使用仅占用约 170 token 的上下文窗口。

🎬 趣闻：该项目的创建者之一是好莱坞知名女演员 Milla Jovovich（《生化危机》系列主演）。她不仅是技术的倡导者，更亲自参与了产品理念的构建，致力于让 AI 拥有真正持久且可靠的记忆。

核心理念：为什么是“记忆宫殿”？

古希腊演说家通过将想法放置在想象建筑的房间中来记忆长篇演讲。MemPalace 将这一原理数字化：

1. 侧翼 (Wings)：代表人或项目（如 wing_kai, wing_driftwood）。
2. 房间 (Rooms)：代表特定主题（如 auth-migration, billing）。
3. 走廊 (Corridors)：连接同一侧翼内的房间，代表记忆类型（事实、事件、发现、偏好、建议）。
4. 隧道 (Tunnels)：跨侧翼连接相同主题的房间（如 Kai 和 Driftwood 项目都涉及“认证”时自动建立连接）。
5. 壁橱 (Closets) & 抽屉 (Drawers)：壁橱存放压缩后的 AAAK 摘要，抽屉存放原始逐字记录。

结构即性能：测试表明，这种结构化导航比全局搜索带来 34% 的检索提升。

核心技术突破

1. AAAK：专为 AI 设计的无损速记

AAAK 是一种类似英语但极度精简的结构化文本方言。

• 30 倍压缩：将冗长的自然对话压缩为紧凑的代码式表达。
• LLM 原生可读：无需解码器，任何 LLM（Claude, GPT, Llama 等）都能直接理解。
• 示例对比：
  • 原文：“Priya 管理 Driftwood 团队... Kai 基于定价推荐 Clerk...” (~1000 tokens)
  • AAAK：TEAM: PRI(lead) | KAI(backend,3yr)... DECISION: KAI.rec:clerk>auth0(pricing+dx) (~120 tokens)

2. 四层记忆堆栈 (Memory Stack)

MemPalace 不会一次性加载所有数据，而是按需分层：

• L0 (Identity)：~50 tokens。AI 的身份设定，始终加载。
• L1 (Key Facts)：~120 tokens (AAAK)。团队、项目、核心偏好，始终加载。
• L2 (Room Recall)：按需加载。当前话题相关的近期会话。
• L3 (Deep Search)：按需触发。跨所有数据的语义搜索。

结果：日常对话仅增加 ~170 tokens 开销，却拥有了访问数月甚至数年记忆的能力。

3. 本地知识图谱 (SQLite)

• 时间有效性：事实带有有效期（valid_from/ended），支持动态查询（如“一月份 Maya 在做什么？”）。
• 矛盾检测：自动捕获冲突（如“Soren 完成了任务” vs “记录显示 Maya 负责”）。
• 零成本：基于 SQLite，无需 Neo4j 或云端服务。

快速开始

1. 安装

pip install mempalace

2. 初始化与挖掘

# 设置你的世界
mempalace init ~/projects/myapp

# 挖掘项目代码和文档
mempalace mine ~/projects/myapp

# 挖掘对话历史 (支持 Claude, ChatGPT, Slack 导出等)
mempalace mine ~/chats/ --mode convos --wing myapp

3. 搜索与唤醒

# 搜索特定决策
mempalace search "为什么我们切换到 GraphQL"

# 生成供 LLM 读取的上下文文件
mempalace wake-up > context.txt

4. 集成 MCP (Model Context Protocol)

让 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的工具自动调用 MemPalace：

claude mcp add mempalace -- python -m mempalace.mcp_server

现在，你可以直接问 Claude：“我们上个月关于认证做了什么决定？”它会自动调用 mempalace_search 并给出基于真实记录的回答。

性能基准：遥遥领先

注：MemPalace 是目前公开基准中得分最高的免费/本地方案。

典型应用场景

独立开发者

• 痛点：六个月前为什么在这个项目选了 Postgres？
• 解决：mempalace search "database decision" --wing orion
• 结果：瞬间找回当时的权衡分析：“因并发写入需求及预计超过 10GB 数据量，于 2025-11-03 决定选用 Postgres。”

团队负责人

• 痛点：谁决定了使用 Clerk 做认证？
• 解决：mempalace search "Clerk decision" --wing driftwood
• 结果：精准定位：“Kai 推荐 Clerk（定价+DX优势），团队于 2026-01-15 同意，Maya 负责迁移。”

专业智能体 (Agent Diaries)

为不同角色的 AI 智能体建立独立日记：

• Reviewer Agent：记录每次代码审查发现的错误模式。
• Architect Agent：记录所有架构决策及其背景。
• Ops Agent：记录每次事故复盘及解决方案。
• 优势：智能体拥有长期专业知识，且不污染主上下文。

🔒 隐私与安全

• 100% 本地运行：数据存储在本地 ChromaDB 和 SQLite 中。
• 无云 API：无需发送数据给第三方记忆服务商。
• 开源透明：代码完全开放，可自行审计。