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2026-06-03 14:34:59 +05:30

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Supermemory

面向 AI 的记忆与上下文引擎,业界领先。也可以把它当作公司或个人的「大脑」来用。

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npm pypi docs

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Supermemory 是为 AI 设计的记忆与上下文层。在 LongMemEvalLoCoMoConvoMem 这三大 AI 记忆基准上均位列第一。

我们是一个研究团队,围绕这个引擎打造插件和工具生态。

你的 AI 在对话之间会把一切忘干净Supermemory 就是来解决这个问题的。

它会自动从对话中学习,提取事实、构建用户画像、处理知识更新与冲突、淘汰过期信息,并在合适的时机交付合适的上下文。完整 RAG、连接器、文件处理——整个上下文栈一套系统全部搞定。

🧠 记忆 从对话中提取事实,处理时间变化、冲突,以及自动遗忘。
👤 用户画像 自动维护的用户上下文——稳定事实 + 近期动态。一次调用,约 50ms。
🔍 混合检索 一次查询同时跑 RAG 和记忆。知识库文档与个性化上下文一起返回。
🔌 连接器 Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub——实时 webhook 自动同步。
📄 多模态抽取 PDF、图片OCR、视频转写、代码按 AST 切分)。上传即用。

这一切都收敛在我们统一的记忆结构和本体里。

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怎么用 Supermemory

🧑‍💻 我只是 AI 工具的用户

直接用我们的应用,给自己搭一份专属的 supermemory。它会在每次对话之间维护一张持久的记忆图谱

你的 AI 会记住你的偏好、项目、历史讨论——而且越用越聪明。

→ 跳到用户安装指南

🔧 我在做 AI 产品

通过一套 API,就能给你的 agent 和应用加上记忆、RAG、用户画像和连接器。

无需配置向量数据库,无需搭 embedding 流水线,无需操心切分策略。

→ 跳到开发者快速开始


给你的 AI 装上记忆

Supermemory 的应用、浏览器扩展、插件和 MCP 服务器,可以为任何兼容的 AI 助手提供持久记忆。装一次AI 从此记住你。

应用

不用写代码,直接用我们面向消费者的应用——免费。

入口:https://app.supermemory.ai

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应用里内置了一个 agent我们叫它 Nova。

Supermemory 插件

Supermemory 已经为 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes 提供了开箱即用的插件。

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这些插件本质上是 supermemory API 的实现,全部开源:

MCP——一键安装

npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes

claude 换成你用的客户端即可:cursorwindsurfvscode 等等。

更多 MCP 细节见:https://supermemory.ai/docs/supermemory-mcp/mcp

AI 接入后能用到什么

工具 作用
memory 保存或删除信息。每当你说出值得记住的内容AI 会自动调用。
recall 按查询条件检索记忆。返回相关记忆 + 用户画像摘要。
context 在对话开始时把你完整的画像偏好、近期活动注入会话。Cursor 和 Claude Code 里输入 /context 即可。

工作机制

装好之后Supermemory 在后台运行:

  1. 正常和你的 AI 对话。 聊聊偏好、提提项目、讨论一下问题。
  2. Supermemory 自动提取并存下关键信息。 事实、偏好、项目上下文——杂音不留。
  3. 下一次对话AI 已经认识你了。 它知道你在做什么、你喜欢怎么处理、你之前聊过什么。

记忆按 project容器标签 隔离,便于把工作和生活分开,也可以按客户、仓库或任何其它维度组织。

已支持的客户端

Claude Desktop · Cursor · Windsurf · VS Code · Claude Code · OpenCode · OpenClaw · Hermes

MCP 服务器开源——查看源码

手动配置

把下面这段加到你的 MCP 客户端配置里:

{
  "mcpServers": {
    "supermemory": {
      "url": "https://mcp.supermemory.ai/mcp"
    }
  }
}

如果想用 API key 代替 OAuth

{
  "mcpServers": {
    "supermemory": {
      "url": "https://mcp.supermemory.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sm_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

用 Supermemory API 构建

如果你在做 AI agent 或应用Supermemory 用一套 API 给你完整的上下文栈——记忆、RAG、用户画像、连接器、文件处理全包。

安装

npm install supermemory    # 或者pip install supermemory

快速开始

import Supermemory from "supermemory";

const client = new Supermemory();

// 存一段对话
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});

// 一次调用拿到用户画像 + 相关记忆
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "What programming style does the user prefer?",
});

// profile.static  → ["Loves TypeScript", "Prefers functional patterns"]
// profile.dynamic → ["Working on API integration"]
// searchResults   → 按相似度排序的相关记忆
from supermemory import Supermemory

client = Supermemory()

client.add(
    content="User loves TypeScript and prefers functional patterns",
    container_tag="user_123"
)

result = client.profile(container_tag="user_123", q="programming style")

print(result.profile.static)   # 长期事实
print(result.profile.dynamic)  # 近期上下文

Supermemory 会自动抽取记忆、构建用户画像、返回相关上下文。不用搭 embedding 流水线,不用配向量库,不用操心切分。

框架集成

主流 AI 框架都有开箱即用的封装:

// Vercel AI SDK
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/ai-sdk";
const model = withSupermemory(openai("gpt-4o"), { containerTag: "user_123", customId: "conv-1" });

// Mastra
import { withSupermemory } from "@supermemory/tools/mastra";
const agent = new Agent(withSupermemory(config, "user-123", { mode: "full" }));

Vercel AI SDK · LangChain · LangGraph · OpenAI Agents SDK · Mastra · Agno · Claude Memory Tool · n8n

检索模式

// 混合检索(默认)——一次查询同时跑 RAG 和记忆
const results = await client.search.memories({
  q: "how do I deploy?",
  containerTag: "user_123",
  searchMode: "hybrid",
});
// 返回部署文档RAG+ 该用户的部署偏好(记忆)

// 只查记忆
const results = await client.search.memories({
  q: "user preferences",
  containerTag: "user_123",
  searchMode: "memories",
});

用户画像

传统记忆方案依赖检索——你得先知道要问什么。Supermemory 会自动为每个用户维护一份画像:

const { profile } = await client.profile({ containerTag: "user_123" });

// profile.static  → ["Senior engineer at Acme", "Prefers dark mode", "Uses Vim"]
// profile.dynamic → ["Working on auth migration", "Debugging rate limits"]

一次调用,约 50ms。把它塞到 system prompt 里,你的 agent 立刻就知道自己在和谁聊。

连接器

把外部数据自动同步进知识库:

Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub · 网页爬取

实时 webhook。文档自动处理、切分、入索引。

API 一览

方法 作用
client.add() 存储内容——文本、对话、URL、HTML
client.profile() 一次调用返回用户画像 + 可选检索
client.search.memories() 跨记忆和文档的混合检索
client.search.documents() 带元数据过滤的文档检索
client.documents.uploadFile() 上传 PDF、图片、视频、代码
client.documents.list() 列出和筛选文档
client.settings.update() 配置记忆抽取与切分策略

完整 API 文档 → supermemory.ai/docs


基准测试

在各大 AI 记忆基准上Supermemory 都处于业界顶尖水平:

基准 衡量内容 结果
LongMemEval 跨会话的长期记忆能力,包含知识更新 81.6%——第 1
LoCoMo 超长对话中的事实回忆(单跳、多跳、时序、对抗) 第 1
ConvoMem 个性化与偏好学习 第 1

我们还做了 MemoryBench——一个开源框架用于对记忆服务做标准化、可复现的基准评测。Supermemory、Mem0、Zep 等可以直接放在一起对比:

bun run src/index.ts run -p supermemory -b longmemeval -j gpt-4o -r my-run

给自己的记忆方案跑基准

我们提供了一个 Agent skill方便公司把自己的上下文/记忆方案拿来和 supermemory 对比。

npx skills add supermemoryai/memorybench

跑完上面这条命令,再执行 /benchmark-contextSupermemory 会自动帮你跑完整个流程。


记忆是怎么跑起来的

你的应用 / AI 工具
        ↓
   Supermemory
        │
        ├── 记忆引擎     提取事实、跟踪更新、解决冲突、
        │                自动遗忘过期信息
        ├── 用户画像     基于引擎构建的静态事实 + 动态上下文,始终保持最新
        ├── 混合检索     一次查询同时跑 RAG 和记忆
        ├── 连接器       从 Google Drive、Gmail、Notion、GitHub 等实时同步
        └── 文件处理     PDF、图片、视频、代码 → 可检索的分块

记忆不等于 RAG。 RAG 是检索文档片段——无状态,对所有人返回相同结果。记忆是长期跟踪和提取关于用户的事实。它知道「我刚搬到 SF」会覆盖「我住在 NYC」。Supermemory 默认把两者一起跑,所以每次查询都能同时拿到知识库检索结果和个性化上下文。更多细节见:https://supermemory.ai/docs/concepts/memory-vs-rag

自动遗忘。 Supermemory 知道哪些记忆已经无关紧要。临时事实(「我明天有考试」)会在日期过后失效,冲突会自动消解,杂音不会沉淀成永久记忆。


链接


是时候给你的 AI 一份记忆了。