【原】LLM之Agent：Mem0的簡(jiǎn)介、安裝和使用方法、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

處女座的程序猿 2025-05-25 發(fā)布于上海

展開(kāi)全文

LLM之Agent：Mem0的簡(jiǎn)介、安裝和使用方法、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

Mem0的簡(jiǎn)介

Mem0（發(fā)音為“mem-zero”）是一個(gè)為AI助手和代理提供智能記憶層的項(xiàng)目，旨在增強(qiáng)AI交互能力的個(gè)性化。它記住用戶(hù)偏好，適應(yīng)個(gè)人需求，并隨著時(shí)間的推移不斷學(xué)習(xí)。Mem0適用于客戶(hù)支持聊天機(jī)器人、AI助手和自主系統(tǒng)。該項(xiàng)目宣布了OpenMemory MCP——本地且安全的內(nèi)存管理方案。

GitHub地址：GitHub - mem0ai/mem0: Memory for AI Agents; SOTA in AI Agent Memory; Announcing OpenMemory MCP - local and secure memory management.

1、Mem0的特點(diǎn)

多層記憶（Multi-Level Memory）：預(yù)留用戶(hù)、會(huì)話和代理狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的個(gè)性化。

開(kāi)發(fā)者友好（開(kāi)發(fā)人員友好）：提供洞察的 API、跨平臺(tái) SDK 和完全托管的服務(wù)選項(xiàng)。

2、性能：

+26% 準(zhǔn)確率：在LOCOMO基準(zhǔn)測(cè)試中，準(zhǔn)確率超過(guò)OpenAI Memory 26%。

91%更快的響應(yīng)：比完整上下文更快91%，確保大規(guī)模低延遲。

90% 上下文代幣使用量：比完整上下文代幣使用量低 90%，降低成本。

Mem0的安裝及使用方法

1、安裝

Mem0提供了托管平臺(tái)和自托管（開(kāi)源）兩種方式。

托管平臺(tái):

通過(guò)Mem0平臺(tái)注冊(cè)。通過(guò)SDK或API嵌入記憶層。

自托管（開(kāi)源）:

通過(guò)pip安裝SDK：pip install mem0ai
通過(guò)npm安裝SDK：npm install mem0ai

2、基本用法（基本用法）

Mem0 需要一個(gè) LLM 才能運(yùn)行，默認(rèn)使用 OpenAI 的gpt-4o-mini。但也支持各種 LLM。

以下是一個(gè)使用 Mem0 的基本示例：


from openai import OpenAI
from mem0 import Memory

openai_client = OpenAI()
memory = Memory()

def chat_with_memories(message: str, user_id: str = "default_user") -> str:
    # 檢索相關(guān)記憶
    relevant_memories = memory.search(query=message, user_id=user_id, limit=3)
    memories_str = "\n".join(f"- {entry['memory']}" for entry in relevant_memories["results"])

    # 生成助手回復(fù)
    system_prompt = f"You are a helpful AI. Answer the question based on query and memories.\nUser Memories:\n{memories_str}"
    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}]
    response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=messages)
    assistant_response = response.choices[0].message.content

    # 從對(duì)話創(chuàng)建新的記憶
    messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
    memory.add(messages, user_id=user_id)
    return assistant_response

def main():
    print("Chat with AI (type 'exit' to quit)")
    while True:
        user_input = input("You: ").strip()
        if user_input.lower() == 'exit':
            print("Goodbye!")
            break
        print(f"AI: {chat_with_memories(user_input)}")

if __name__ == "__main__":
    main()