supermemory
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TypeScript
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项目能做什么
面向 AI 时代的 Memory API 与应用,主打极速、高扩展性,且支持完全本地运行。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<p align="center">
<picture>
<source srcset="apps/web/public/logo-fullmark.svg" media="(prefers-color-scheme: dark)">
<source srcset="apps/web/public/logo-light-fullmark.svg" media="(prefers-color-scheme: light)">
<img src="apps/web/public/logo-fullmark.svg" alt="Supermemory" width="400" />
</picture>
</p>
<p align="center">
<strong>State-of-the-art memory and context engine for AI.</strong>
</p>
<p align="center">
<a href="https://supermemory.ai/docs">Docs</a> ·
<a href="https://supermemory.ai/docs/quickstart">Quickstart</a> ·
<a href="https://supermemory.ai/docs/self-hosting/overview">Self-host</a> ·
<a href="https://console.supermemory.ai">Dashboard</a> ·
<a href="https://supermemory.link/discord">Discord</a>
</p>
<p align="center">
<a href="https://www.npmjs.com/package/supermemory"><img src="https://img.shields.io/npm/v/supermemory?style=flat-square&color=blue" alt="npm" /></a>
<a href="https://pypi.org/project/supermemory/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/supermemory?style=flat-square&color=blue" alt="pypi" /></a>
<a href="https://supermemory.ai/docs"><img src="https://img.shields.io/badge/docs-supermemory.ai-blue?style=flat-square" alt="docs" /></a>
</p>
<p align="center">
<strong>English</strong> · <a href="README.zh-CN.md">简体中文</a>
</p>
<p align="center">
<strong>#1 on every major AI memory benchmark — <a href="https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval">LongMemEval</a>, <a href="https://github.com/snap-research/locomo">LoCoMo</a>, and <a href="https://github.com/Salesforce/ConvoMem">ConvoMem</a>.</strong><br/>
<strong>95% Recall@15 with a 99.4% context reduction · ~50ms user profiles.</strong><br/>
<a href="https://supermemory.ai/research">Read the research →</a>
</p>
---
Supermemory is the memory and context layer for AI. **#1 on [LongMemEval](https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval), [LoCoMo](https://github.com/snap-research/locomo), and [ConvoMem](https://github.com/Salesforce/ConvoMem)** — the three major benchmarks for AI memory.
We are a research lab building the engine, plugins and tools around it.
Your AI forgets everything between conversations. Supermemory fixes that.
It automatically learns from conversations, extracts facts, builds user profiles, handles knowledge updates and contradictions, forgets expired information, and delivers the right context at the right time. Full RAG, connectors, file processing — the entire context stack, one system.
| | |
|---|---|
| 🧠 **Memory** | Extracts facts from conversations. Handles temporal changes, contradictions, and automatic forgetting. |
| 👤 **User Profiles** | Auto-maintained user context — stable facts + recent activity. One call, ~50ms. |
| 🔍 **Hybrid Search** | RAG + Memory in a single query. Knowledge base docs and personalized context together. |
| 🔌 **Connectors** | Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub — auto-sync with real-time webhooks. |
| 📄 **Multi-modal Extractors** | PDFs, images (OCR), videos
阅读完整原文
商业机会分析 AI 生成
全托管 Serverless Agent Memory API 平台
| 产品构想 | 基于开源架构(Cloudflare Workers + Postgres/Drizzle)提供开箱即用、免运维的 Agent 记忆管理云服务,兼容主流 Agent 框架(LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 等)。 |
| 核心功能 | REST/GraphQL 记忆增删改查 API、语义与时间混合检索、多会话长期记忆提炼与剪枝、开发者仪表盘与调用量分析 |
| 目标用户 | AI Agent 开发者、独立开发者、轻量级 AI SaaS 初创团队 |
| 难度/周期 | 中等 · 4-6周 · 成本:极低(主要为 Cloudflare Workers + Serverless Postgres 基础账单) |
| 收费模式 | 免费额度 + 阶梯订阅(如每月基础版 $15 含 10 万次召回,超量按千次调用计费) |
| 竞争风险 | 面对 Mem0、Zep、Pinecone 等已获融资产品的直接竞争;大模型原生 Context Window 扩大可能挤压部分浅层记忆需求 |
| 依据 | 已验证事实 |
知识工作者 AI 第二大脑与浏览器伴侣 SaaS
| 产品构想 | 打包开源的前端 App(Remix + TailwindCSS),结合浏览器插件,打造面向普通用户的网页剪藏、自动向量化并与 ChatGPT/Claude 互联的个人记忆库。 |
| 核心功能 | 一键网页/推文/文章剪藏、自动打标与记忆关联、跨平台浏览器扩展、与 ChatGPT 外部上下文插件对接 |
| 目标用户 | 重度网络阅读者、研究人员、内容创作者、产品经理 |
| 难度/周期 | 低至中等 · 3-5周 · 成本:低(基础 Web 托管 + 向量数据库 + Embedding API 成本) |
| 收费模式 | 按月订阅制(Pro 版 $8-15/月,提供无限存储、高级抽取与自动总结功能) |
| 竞争风险 | C 端用户付费意愿波动大,获客和留存难度高于 B 端开发者工具 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
企业级私有化 AI 记忆引擎与合规中间件
| 产品构想 | 提供可一键部署在企业内网(支持本地 LLM 与自建 Postgres)的企业版记忆网关,附加敏感信息脱敏(PII 脱敏)与组织权限隔离能力。 |
| 核心功能 | 全本地离线运行支持、基于角色的访问控制(RBAC)、敏感信息(PII)自动过滤与审查、团队知识库分权召回 |
| 目标用户 | 金融、法律、医疗等对数据隐私高度敏感的企业内部 AI 团队 |
| 难度/周期 | 高 · 8-12周 · 成本:低至中等(主要是测试环境与文档建设成本) |
| 收费模式 | 单次商业授权许可费(License 售卖)+ 企业私有化部署支持与定制咨询费 |
| 竞争风险 | 销售周期长,对技术支持和安全合规背书要求较高 |
| 依据 | AI推测 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| affaan-m/ECC | 中文介绍暂未生成 The agent harness performance optimization system. Skills, i |
300,672 | JavaScript |
| 666ghj/MiroFish | 中文介绍暂未生成 A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting |
85,183 | Python |
| ruvnet/ruflo | 中文介绍暂未生成 🌊 The original agent harness. Deploy intelligent multi-playe |
81,420 | TypeScript |
| mem0ai/mem0 | 中文介绍暂未生成 The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructu |
68,762 | Python |
| vectorize-io/hindsight | 中文介绍暂未生成 Hindsight: Agent Memory That Learns |
60,272 | Python |
| bojieli/ai-agent-book | 中文介绍暂未生成 《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码 |
57,662 | Python |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 ,最近推送 ,发布过 18 个 Release |
| 社区活跃 | Star 31,588 / Fork 0 / Issue 0(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | 未检测到(需人工确认) |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/supermemoryai/supermemory.git cd supermemory # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。