agents-mem-py

面向 Agents 的4层渐进式记忆系统 (Python 实现)

特性

• 4层架构: L0 Identity → L1 Index → L2 Content → L3 Knowledge
• 分层加载: L0摘要(~100 tokens) → L1概览(~2000 tokens) → L2完整内容
• Token节省: 80-91% 成本降低
• MCP协议: 通过 FastMCP 提供标准工具接口
• 向量搜索: OpenViking 集成，支持混合搜索

快速开始

# 安装
pip install -e ".[dev]"

# 配置
cp .env.example .env
# 编辑 .env

# 测试
pytest --cov=agents_mem --cov-report=html

# 运行
python -m agents_mem

架构

L3 Knowledge: 事实提取、实体树、追溯链
L2 Content ⭐: 文档存储、Tiered分层视图
L1 Index: URI系统、元数据索引、向量搜索
L0 Identity: Scope验证、权限控制

MCP工具

• mem_create: 创建资源
• mem_read: 读取/搜索/分层
• mem_update: 更新
• mem_delete: 删除
• mem_export: Markdown导出

文档

• AGENTS.md - 开发者指南
• docs/agents-mem-py-DESIGN-v2.md - 架构设计
• docs/agents-mem-py-QUICKSTART-v2.md - 快速开始

许可

MIT