### [supermemory：25.6K Stars！AI时代记忆引擎，让AI真正记住你](https://www.willai.cc/article/1202)

**Published:** 2026-06-05T08:09:49

**Author:** hiyoho

**Excerpt:** 配图 项目简介 supermemory 是一个专为AI时代设计的记忆引擎，解决AI助手”转头就忘”的痛点。它能自动从对话中提取事实、维护用户画像、支持混合搜索（RAG+记忆），在LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem三大基准

## 配图

![supermemory](https://admin.hiyoho.com/wp-content/uploads/2026/06/supermemory-featured.png)

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## 项目简介

**supermemory** 是一个专为AI时代设计的记忆引擎，解决AI助手”转头就忘”的痛点。它能自动从对话中提取事实、维护用户画像、支持混合搜索（RAG+记忆），在LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem三大基准测试中均排名第一。

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## 安装要求和过程

### 环境要求

| 环境  | 要求  |
| --- | --- |
| Node.js | v18+ |
| Python | 3.9+ |
| API Key | supermemory.ai 控制台获取 |

### 快速安装

**方式一：MCP服务器（推荐，无需写代码）**

```
# Claude/Cursor/Windsurf 一键安装
npx -y install-mcp@latest https://mcp.supermemory.ai/mcp --client claude --oauth=yes
```

**方式二：API调用（开发者）**

```
# Node.js/TypeScript
npm install supermemory

# Python
pip install supermemory
```

**方式三：官方应用（零代码）**

访问 [app.supermemory.ai](https://app.supermemory.ai) 直接使用，支持浏览器扩展、Discord机器人等多种接入方式。

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## 核心功能

| 功能  | 说明  |
| --- | --- |
| **自动记忆管理** | 从对话中自动提取事实，处理信息矛盾（如”搬到旧金山”覆盖”住在纽约”），自动遗忘过期内容，单次调用约50ms |
| **用户画像维护** | 自动维护稳定事实（偏好、习惯）+ 近期活动上下文，两大维度合并，让AI真正”认识你” |
| **混合搜索** | 单条查询同时支持RAG（知识库检索）+ 记忆检索，一次性返回文档结果和个性化上下文 |
| **多平台连接器** | 支持Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub等平台自动同步，支持实时webhook更新 |
| **多模态内容提取** | 支持PDF、图片（OCR）、视频（转录）、代码（AST感知分块）等内容的上传和解析 |

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## 典型使用场景

### 场景一：给Claude/Cursor加上”永久记忆”

通过MCP服务器接入后，AI助手会自动调用 `memory` 工具保存重要信息，调用 `recall` 工具搜索历史记忆。你说出”我喜欢TypeScript函数式编程”，AI下次写代码时会自动遵循这个偏好，不再需要每次重复背景。

### 场景二：为AI产品构建上下文栈

通过单个API调用获得完整的上下文能力，无需自己配置向量数据库、embedding管道、分块策略。Vercel AI SDK、LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK等主流框架均可直接嵌入，几行代码完成集成。

### 场景三：企业知识库+个人记忆融合

supermemory的混合搜索模式，让AI既能检索企业知识库文档（RAG），又能记住每个用户的个性化偏好和历史对话（记忆），两种能力融合，特别适合企业AI助手、客服机器人等场景。

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## 推荐理由

AI助手的”失忆症”是 currently 最大的体验短板——每次新对话都要重新介绍背景，让人疲惫。supermemory 把这个痛点打穿了。

我实际测试下来，最打动我的是**混合搜索**设计：它不是简单的RAG检索，而是把”知识库文档”和”用户记忆”放在同一次查询里返回，AI的回答既有知识依据、又有个性化上下文，体验差距非常明显。

另外，MCP服务器的接入方式对普通用户极其友好——一条命令让Claude Desktop、Cursor、Windsurf等工具全部获得持久记忆，不需要写任何代码，这才是AI基础设施该有的样子。

三大基准测试全部排名第一，说明这个方向的技术路线是扎实的，不是噱头。

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## 下载地址

| 来源  | 链接  |
| --- | --- |
| **GitHub仓库** | [github.com/supermemoryai/supermemory](https://github.com/supermemoryai/supermemory)（25.6K ⭐） |
| **官方网站** | [supermemory.ai](https://supermemory.ai) |
| **文档中心** | [supermemory.ai/docs](https://supermemory.ai/docs) |
| **控制台** | [console.supermemory.ai](https://console.supermemory.ai) |
| **npm包** | [npmjs.com/package/supermemory](https://www.npmjs.com/package/supermemory) |
| **PyPI包** | [pypi.org/project/supermemory](https://pypi.org/project/supermemory/) |

开源协议：MIT | 主要语言：TypeScript | 最后更新：2026年6月

**Tags:** AI, AI Agent, AI记忆, GitHub, LLM, MCP, supermemory, TypeScript, 混合搜索, 记忆引擎

**Categories:** 开源项目

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