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MindMemOS是华为诺亚方舟实验室推出的开源AI Agent记忆操作系统，旨在解决智能体“用完即忘”的行业痛点。平台将记忆从单个Agent内部解耦，成为能够跨框架复用的独立资产；采用实体-属性-时间三维记忆架构，完整保存对象最新状态与全生命周期演变轨迹。依托Dreaming离线记忆整理、Feedback用户纠偏信号挖掘、Skill Evolution轨迹驱动技能演化三大核心机制，实现记忆体系与Agent能力协同持续进化。

一、产品核心功能：

1、三维记忆结构：

基于实体、属性、时间三维坐标组织记忆，追踪属性演变时序，挖掘实体之间语义关联。

2、双模式记忆入库：

MindVanilla面向开放域，无模板快速写入记忆；MindSchema支持预设实体、属性规则，适配垂直业务场景。

3、Compact Search多层检索：

外层Agent模块规划检索策略，内层执行实体反向查询、多跳关系拓展、时间线追溯多路检索。

4、Dreaming离线记忆巩固：

后台自动识别记忆重复项、冲突信息与演化关系，合并冗余内容、归档失效版本、提炼高阶知识模式。

5、Feedback反馈闭环：

兼容显式、隐式用户反馈，自动识别信号类型，执行记忆新增、更新、归档、删除、权重强化操作。

6、Skill Evolution技能自迭代：

基于真实执行轨迹提取成功策略、归纳失败模式，生成技能优化方案，持续迭代技能版本。

二、产品核心优势：

1、记忆可跨载体迁移：

分层解耦Agent接入层、记忆算法层、记忆结构层，记忆作为独立资产跨多个应用、多个智能体复用。

2、结构化召回性能领先：

LoCoMo评测准确率94.03%，PersonaMem评测指标70.63%，综合表现优于Mem0、MemU、Zep、EverOS等主流记忆框架。

3、高质量轻量化记忆：

Dreaming机制可压缩19.4%-23.5%活跃记忆体量，同时最高提升10.3个百分点问答准确率。

4、技能自主持续演进：

MindEvolve-Sup将任务成功率由51.3%提升至57.2%，证明执行经验可沉淀为可复用规则。

5、反馈驱动闭环优化：

利用用户纠偏数据反向优化记忆检索策略，持续提升召回精准度。

6、多元化接入方案：

支持Docker+FastAPI本地部署、云端API、Python SDK、命令行工具、OpenClaw插件。

三、标准使用流程：

1、环境配置：

克隆项目仓库，复制`.env.example`、`dev.example.yaml`配置模板，填入模型路由地址与各类API密钥。

2、启动服务：

执行`make dev`拉起完整Docker环境与FastAPI服务（默认8000端口）；或执行`make dev-core`仅启动核心组件。

3、SDK初始化：

执行`pip install mindmemos-sdk`安装SDK，运行`mindmemos auth`配置接口地址、API密钥与用户标识。

4、记忆读写：

调用`client.memory.add()`写入对话、事实信息，通过`client.memory.search()`执行结构化记忆检索。

5、提交反馈：

调用`client.memory.feedback()`接口或CLI指令提交显式/隐式纠偏信号。

6、离线巩固：

调用API或执行`mindmemos memory dreaming`，触发Dreaming任务完成记忆整理。

7、技能管理：

通过`mindmemos skill register`注册技能，使用`mindmemos skill evolve`基于执行轨迹驱动技能迭代优化。

数据统计