Supermemory：给 AI 装上长期记忆

Supermemory 在 GitHub 上已经拿到 26,726 Star 了。

这个项目的定位很直接：解决 AI “聊完就忘” 的问题。它从对话里自动提取事实、维护用户画像、处理知识更新和矛盾，在 LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem 三个 AI 记忆基准测试里都排第一。

1、这玩意儿是干嘛的

现在的 AI 工具，每次新开对话都是一张白纸。你昨天跟它聊过的项目背景、个人偏好、讨论过的方案，它全不记得。Supermemory 就是来解决这个的。

它作为一个记忆和上下文层，插在 AI 应用和模型之间。自动从对话里提取关键事实，维护每个用户的长期画像，还能处理信息过期和自相矛盾的情况。比如你先说了"住在北京"，后来又提到"搬到上海了"，它会自动更新，不会两边同时记着。

2、核心能力有哪些

Supermemory 把记忆相关的活儿打包成了一个完整的栈：

事实提取与记忆管理：自动从对话中抽取出结构化的事实，跟踪时间变化，解决矛盾，自动遗忘过期信息。

用户画像：自动维护每个用户的静态事实（职位、技术栈、偏好）和动态上下文（最近在忙什么、在调试什么问题）。一次调用约 50 毫秒。

混合搜索：把 RAG（文档检索）和记忆搜索合在一个查询里。问"怎么部署"的时候，它既返回文档里的部署步骤，也带上你之前偏好的部署方式。

连接器：Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub 自动同步，支持实时 webhook。

多模态提取：PDF、图片（OCR）、视频（转录）、代码（AST 感知的分块），传上去直接处理。

3、怎么用

Supermemory 提供了好几条使用路径，看你是哪类人：

普通用户：直接用官方的 Web App 和浏览器插件，零代码给 AI 加上记忆。支持 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code 等客户端，通过 MCP 协议接入。

开发者：一行代码接入，提供 JavaScript 和 Python SDK：

npm install supermemory
# 或
pip install supermemory

import Supermemory from "supermemory";

const client = new Supermemory();

// 存一条记忆
await client.add({
  content: "用户喜欢 TypeScript，偏好函数式编程",
  containerTag: "user_123",
});

// 获取用户画像 + 相关记忆
const { profile, searchResults } = await client.profile({
  containerTag: "user_123",
  q: "用户偏好什么编程风格？",
});

想自己托管的：一个二进制文件，零配置，本机运行。支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 等模型，也可以完全离线用 Ollama。

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

4、跟 RAG 有什么区别

RAG 是从文档里检索内容，对所有人返回同样的结果，是无状态的。记忆是从对话中提取关于用户的事实，并且跟踪这些事实随时间的变化。

Supermemory 默认同时跑 RAG 和记忆，所以每次查询既能拿到知识库里的文档，也能拿到针对你的个性化上下文。

5、适合哪些人用

• 做 AI Agent 或聊天应用，需要让 AI 记住用户的开发者
• 用 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，希望 AI 记住项目背景和个人习惯的人
• 搭建企业知识库，需要文档检索 + 用户个性化上下文结合的场景
• 对数据隐私有要求，想完全本地部署的团队

编程工具，希望 AI 记住项目背景和个人习惯的人

• 搭建企业知识库，需要文档检索 + 用户个性化上下文结合的场景
• 对数据隐私有要求，想完全本地部署的团队