supermemory

面向 AI 的最先进记忆与上下文引擎。没错——你可以把它当作公司或个人的大脑。

文档 · 快速开始 · 自托管 · 控制台 · Discord

英文 · 简体中文

Supermemory 是 AI 的记忆与上下文层。在三大 AI 记忆基准测试 LongMemEval、LoCoMo 和 ConvoMem 中均排名第一。

我们是一个研究实验室，围绕记忆引擎构建插件和工具。

你的 AI 会在对话之间遗忘一切。Supermemory 解决了这个问题。

它能自动从对话中学习，提取事实，构建用户画像，处理知识更新和矛盾，遗忘过期信息，并在正确的时间提供正确的上下文。完整的 RAG（检索增强生成）、连接器、文件处理——整个上下文栈，一个系统。

所有这些都集成在我们单一的记忆结构和本体中。

使用 Supermemory

curl -fsSL https://supermemory.ai/install | bash

赋予你的 AI 记忆

Supermemory 应用、浏览器扩展、插件和 MCP 服务器能为任何兼容的 AI 助手提供持久记忆。一次安装，你的 AI 就会记住你。

应用

你可以无需代码地使用 Supermemory，免费使用面向消费者的应用。

从 https://app.supermemory.ai 开始

它还内置了一个 agent，我们称之为 Nova。

Supermemory 插件

Supermemory 为 Claude Code、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes 提供了内置插件。

这些插件是对 Supermemory API 的实现，并且是开源的！

你可以在这里找到它们：

• Openclaw 插件：https://github.com/supermemoryai/openclaw-supermemory
• Claude code 插件：https://github.com/supermemoryai/claude-supermemory
• OpenCode 插件：https://github.com/supermemoryai/opencode-supermemory
• Hermes agent（Supermemory 记忆提供方）：https://github.com/NousResearch/hermes-agent

MCP - 快速安装

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

将 claude 替换为你的客户端：cursor、windsurf、vscode 等。

在此处阅读更多关于我们 MCP 的信息：https://supermemory.ai/docs/supermemory-mcp/mcp

你的 AI 获得的能力

工作原理

安装后，Supermemory 在后台运行：

1. 你和 AI 正常对话。 分享偏好、提及项目、讨论问题。
2. Supermemory 提取并存储重要内容。 事实、偏好、项目上下文——而不是噪音。
3. 下次对话时，你的 AI 已经认识你。 它会回忆起你正在做什么、你喜欢什么、之前讨论过什么。

记忆通过项目（容器标签）进行范围划分，这样你可以区分工作和个人上下文，或者按客户、仓库等其他方式组织。

支持的客户端

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

MCP 服务器是开源的——查看源码。

手动配置

将其添加到你的 MCP 客户端配置中：

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

或者使用 API 密钥代替 OAuth：

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

使用 Supermemory (API) 构建

如果你正在构建 AI agent 或应用，Supermemory 通过一个 API 为你提供整个上下文栈——记忆、RAG、用户画像、连接器和文件处理。

安装

npm install supermemory    # 或: pip install supermemory

快速开始

import Supermemory from "supermemory";

const client = new Supermemory();

// 存储一段对话
await client.add({
  content: "User loves TypeScript and prefers functional patterns",
  containerTag: "user_123",
});

// 一次调用获取用户画像 + 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 自动提取记忆、构建用户画像并返回相关上下文。无需嵌入管道、无需向量数据库配置、无需分块策略。

框架集成

每个主流 AI 框架的即用包装器：

// 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

搜索模式

// 混合模式（默认）——一次查询中的 RAG + 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）+ 用户的部署偏好（记忆）

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

用户画像

传统记忆依赖搜索——你需要知道要问什么。Supermemory 自动为每个用户维护画像：

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 50 毫秒。将其注入你的 system prompt，你的 agent 立即知道它在和谁对话。

连接器

将外部数据自动同步到你的知识库中：

Google Drive · Gmail · Notion · OneDrive · GitHub · Web Crawler

实时 webhooks。文档自动处理、分块、可搜索。

API 一览

完整 API 参考 → supermemory.ai/docs

Supermemory 本地版——自己运行

最先进的记忆，运行在你的机器上。一个二进制文件。零配置。

curl -fsSL https://supermemory.ai/install | bash
# 或
npx supermemory local

supermemory-server

首次启动会设置嵌入的 Supermemory 图形引擎、本地嵌入和你的凭据，然后打印 API 密钥。完整的记忆 API——文档、记忆、用户画像、混合搜索——都运行在 http://localhost:6767 上。

const client = new Supermemory({
  apiKey: "sm_...",
  baseURL: "http://localhost:6767", // 唯一的变化
});

• 接入任何模型——OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq 或任何兼容 OpenAI 的端点。首次启动时，交互式向导会引导你完成配置。
• 嵌入——默认使用本地 Xenova/bge-base-en-v1.5（无需 API 密钥）；可选 OpenAI、Gemini 或 Ollama。与云端相同的提供者栈。
• 如果需要，完全可以离线——指向 Ollama（gpt-oss:20b 效果很好），没有任何数据离开你的机器。
• 你的数据，一个目录——所有内容都保存在 ./.supermemory 中，便于备份或迁移。
• 与平台相同的 API——本地原型设计，通过更改 baseURL 即可部署到托管平台。

阅读自托管文档——快速开始、配置、嵌入以及本地与企业版。

基准测试

Supermemory 在所有主要 AI 记忆基准测试中均处于最先进水平：

我们还构建了 MemoryBench——一个用于对记忆提供者进行标准化、可重复基准测试的开源框架。头对头比较 Supermemory、Mem0、Zep 等：

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

对你的记忆解决方案进行基准测试

我们为企业提供 Agent 技能，用于对自己的上下文和记忆解决方案与 supermemory 进行基准测试。

npx skills add supermemoryai/memorybench

只需运行此命令并执行 /benchmark-context——Supermemory 会自动为你完成工作！

记忆的工作原理（底层）

你的应用 / AI 工具
        ↓
   Supermemory
        │
        ├── 记忆引擎     提取事实，跟踪更新，解决矛盾，
        │                    自动遗忘过期信息
        ├── 用户画像     引擎构建的静态事实 + 动态上下文，始终新鲜
        ├── 混合搜索     一次查询中的 RAG + 记忆
        ├── 连接器       从 Google Drive、Gmail、Notion、GitHub 实时同步...
        └── 文件处理     PDF、图片、视频、代码 → 可搜索的分块

记忆不同于 RAG。 RAG 检索文档片段——无状态，对每个人都返回相同结果。记忆则随时间提取和跟踪关于用户的事实。它理解“我刚搬到旧金山”覆盖了“我住在纽约”。Supermemory 默认同时运行两者，因此每次查询你都能得到知识库检索和个性化上下文。在此处了解更多：https://supermemory.ai/docs/concepts/memory-vs-rag

自动遗忘。 Supermemory 知道记忆何时变得不相关。临时事实（“我明天有个考试”）在日期过后会过期。矛盾会自动解决。噪音永远不会成为永久记忆。

链接

• 📖 文档
• 🚀 快速开始
• 🖥️ 自托管（Supermemory 本地版）
• 🧪 MemoryBench
• 🔌 集成
• 💬 Discord
• 𝕏 Twitter

给你的 AI 一个记忆。是时候了。