核心功能
超强记忆网络
通过用户级/会话级/代理级三级记忆体系，实现跨平台记忆联动。比如用户Alice在周一提及"喜欢打网球"，周三咨询运动课程时，AI能自动关联记忆推荐相关内容。
动态进化能力
采用遗忘曲线算法，自动衰减过时信息（如三年前的工作习惯），强化高频使用数据（如最近偏好的咖啡口味），让记忆库像人类大脑般智能更新。
零代码接入
提供5行Python极简API，开发者无需理解底层技术即可快速集成。以下代码实现记忆存储与调用：
from mem0 import Memory
m = Memory()
m.add("用户每周五购买拿铁", user_id="tom")
print(m.search("推荐咖啡", user_id="tom")) # 自动关联周五拿铁偏好
多模态记忆管理
支持文本/图像/结构化数据混合存储，通过向量数据库+图数据库技术，实现"星巴克拿铁"→"咖啡偏好"→"周五消费习惯"的立体关联。
场景自适应
在医疗场景自动强化病历记忆，在教育场景侧重学习进度跟踪，通过场景感知算法动态调整记忆权重，准确率达92%。
技术架构
六大爆款应用场景
虚拟伴侣养成计划
记录用户的情感偏好和聊天习惯，当用户说"今天好累"时，AI不仅能安慰，还会提醒："上次你说听周杰伦的歌会放松，要播放《晴天》吗？"
智能客服升级方案
在电商场景中，Mem0让客服机器人记住用户3天前的退货记录，当用户再次咨询时主动提示："您购买的XX商品已安排专人上门取件"。
个性化学习引擎
通过记忆用户的知识薄弱点，当检测到用户多次拼错"accommodate"时，自动推送定制化练习题，记忆准确率提升73%。
医疗健康管家
持续跟踪患者用药记录，在患者说"最近头晕"时，结合既往血压数据提醒："您上周收缩压140mmHg，建议优先复查心血管科"。
游戏AI革命
在RPG游戏中，NPC会记住玩家三小时前救助村民的选择，在后续剧情中给出特殊奖励，使玩家留存率提升41%。
智能办公助手
自动记忆会议纪要重点，当用户查询"Q2销售目标"时，直接调取最近三次会议数据生成对比图表。
三步上手指南
环境部署
# 安装核心库
pip install mem0ai
# 启动向量数据库
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
记忆管理实战
from mem0 import Memory
memory = Memory()
# 添加记忆
memory.add("客户王总喜欢蓝山咖啡", user_id="VIP001")
# 智能检索
print(memory.search("王总的饮品偏好", user_id="VIP001"))
# 输出：蓝山咖啡（相似度0.93）
# 动态更新
memory.update(memory_id="m1", data="王总最近改喝低因咖啡")
生产级配置
config = {
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {"host": "localhost", "port": 6333}
},
"graph_store": {
"provider": "neo4j",
"config": {"url": "neo4j://localhost:7687"}
}
}
m = Memory.from_config(config) # 支持多数据库联动
界面效果
