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LLM之Agent:Mem0的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

 处女座的程序猿 2025-05-25 发布于上海

LLM之Agent:Mem0的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

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Mem0简介

Mem0(发音为“mem-zero”)是一个为AI助手和代理提供智能记忆层的项目,旨在增强AI交互能力的个性化。它记住用户偏好,适应个人需求,并随着时间的推移不断学习。Mem0适用于客户支持聊天机器人、AI助手和自主系统。该项目宣布了OpenMemory MCP——本地且安全的内存管理方案。

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特点

多层记忆(Multi-Level Memory):预留用户、会话和代理状态,实现自适应的个性化。

开发者友好(开发人员友好):提供洞察的 API、跨平台 SDK 和完全托管的服务选项。

2、性能:

+26% 准确率:在LOCOMO基准测试中,准确率超过OpenAI Memory 26%。

91%更快的响应:比完整上下文更快91%,确保大规模低延迟。

90% 上下文代币使用量:比完整上下文代币使用量低 90%,降低成本。

Mem0安装及使用方法

1、安装

Mem0提供了托管平台和自托管(开源)两种方式。

托管平台:

通过Mem0平台注册。通过SDK或API嵌入记忆层。

自托管(开源):

通过pip安装SDK:pip install mem0ai
通过npm安装SDK:npm install mem0ai

2、基本用法(基本用法)

Mem0 需要一个 LLM 才能运行,默认使用 OpenAI 的gpt-4o-mini。但也支持各种 LLM。

以下是一个使用 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:
    # 检索相关记忆
    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"])

    # 生成助手回复
    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

    # 从对话创建新的记忆
    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()

Mem0案例应用

AI助手(AI Assistants):提供一致的、上下文丰富的对话。

客户支持(Customer Support):回忆过去的工单和用户历史,提供定制定制的帮助。

医疗保健(Healthcare):跟踪患者的偏好和历史记录,提供个性化的护理。

生产力与游戏(生产力和游戏):基于用户行为的生产力工作流程和环境。

ChatGPT with Memory : 通过 Mem0 实现个性化聊天 (Live Demo)

浏览器扩展:跨 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 存储记忆(Chrome 扩展)

Langgraph 支持:使用 Langgraph + Mem0 构建客户机器人(指南)

CrewAI 集成:使用 Mem0 定制 CrewAI 输出(示例)

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