开源一个给 LLM Agent 用的长期记忆框架: LycheeMem

4 月 7 日
 ngly

主要解决的是 Agent 在多轮、多任务、多会话场景里“记不住”的问题,而且尽量把部署门槛压低。现在这版支持 LangGraph 、HTTP MCP 和 OpenClaw

目前已经支持:

我们在 PinchBench + OpenClaw 上做了初步评测,看到约 6% 的分数提升,同时 token 和成本分别下降约 71% 和 55%。

欢迎大家试用和拍砖: https://github.com/LycheeMem/LycheeMem

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1 条回复
thevenin1416
4 月 8 日
兄弟,不错,我想问的是你那个视频演示的系统,是代码重点的 web-demo 部分么,还是说是其他的系统!

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/1204136

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