memU
14,617
Stars
1,099
Forks
63
Watchers
140
Open Issues
NOASSERTION
许可证
Python
语言
2025-07-29
创建时间
2026-11-10
最近更新
项目能做什么
支持跨多个 Agent 共享的个人记忆管理系统。
来源:基于仓库元数据
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
 <div align="center"> # memU ### Personal memory, stored as Wiki **Across Sessions. Across Agents. Across Devices.** [](https://badge.fury.io/py/memu-cli) [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://discord.com/invite/hQZntfGsbJ) [](https://x.com/memU_ai) <a href="https://trendshift.io/repositories/17374" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/17374" alt="NevaMind-AI%2FmemU | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> </div> --- memU is a lightweight, agent-driven memory system that gives users a shared LLM wiki across sessions, agents, and devices. It automatically distills your own reusable skills from your agent history. Its core memory logic is only 500 lines — compact enough to inspect, understand, and adapt. ## Quick start memU works with Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw, Hermes, WorkBuddy, Cola, pi, and more. See [Host adapters](#host-adapters-memory-for-desktop-coding-agents). **Cross-device · Free · Unlimited · [View online](https://memu.so)** Get your API key from [memu.so](https://memu.so), then send this message to your agent: > Read [https://memu.pro/SKILL.md](https://memu.pro/SKILL.md), follow its instructions to install and configure memU, API Key is memu_•••••••••(get Api Key from memu.so). ## Agent support This matrix lists the currently tested memU integrations by operating system. - **Memorize** — capture useful session knowledge through a scheduled background task and turn it into reusable memory. - **Retrieve** — bring relevant memory into a future task. - **⚠️** — supported with an important limitation; see the user note. ### macOS | Agent | Mode | Memorize | Retrieve | User note | | --- | --- | :---: | :---: | --- | | ChatGPT | ChatGPT(Work mode), codex and VS Code extension | ✅ | ✅ | | | ChatGPT | Chat | ❌ | ❌ | Chat mode is not currently supported. Please use Work mode. | | Claude Code | Desktop and CLI | ✅ | ✅ | If the selected model declines the setup steps, retry with **Opus** or another model. Sonnet 5 can occasionally do this. | | Claude | Chat and Cowork | ❌ | ❌ | | | Cursor | — | ✅ | ✅ | | | OpenClaw | — | ✅ | ✅ | Retrieve support has not yet been verified. | | Hermes Agent | — | ✅ | ✅ | | | WorkBuddy | — | ✅ | ✅ | | ### Windows | Agent | Mode | Memorize | Retrieve | User note | | --- | --- | :---: | :---: | --- | | ChatGPT | ChatGPT(Work mode), codex and VS Code extension | ✅ | ✅ | | | ChatGPT | Chat | ❌ | ❌ | Chat mode is not currently supported. Please use Work阅读完整原文
商业机会分析 规则生成(AI 未配置)
综合评分 68.6 分。该项目在“个人可实施性”维度得 60 分,“付费可能性”维度得 52.0 分,差异化空间 100.0 分(评分依据见评分卡)。
将 memU 改造为垂直场景 SaaS
| 产品构想 | 保留核心能力,针对某一类用户(如某行业团队)做托管版,收取月费。 |
| 目标用户 | 有该需求的中小团队 / 独立站长 |
| 难度/周期 | 中 · 2~4 周(MVP) |
| 收费模式 | 订阅制(如 ¥29~99/月) |
| 竞争风险 | 需验证付费意愿;注意许可证合规 |
| 依据 | 数据支持的判断:许可证与关键词显示存在商用与付费场景 |
面向细分需求的二次开发产品
| 产品构想 | 基于 memU 的核心能力,聚焦一个更窄的场景(如某平台、某行业)做差异化。 |
| 目标用户 | 该细分场景用户 |
| 难度/周期 | 中 · 2~6 周 |
| 收费模式 | 买断制 / 订阅制 / 广告 |
| 竞争风险 | 细分需求规模需验证 |
| 依据 | AI 推测:基于项目主题标签的判断 |
封装为在线小工具或 API 服务
| 产品构想 | 把项目最常用的一个功能做成网页小工具,靠流量变现或按量计费。 |
| 目标用户 | 搜索引擎带来的长尾用户 |
| 难度/周期 | 低 · 1~3 周 |
| 收费模式 | 免费引流 + 增值功能 / API 按量计费 |
| 竞争风险 | 同质化竞争,需做好 SEO |
| 依据 | AI 推测:基于技术栈与部署特征的判断 |
以上为规则引擎基于仓库公开数据生成的参考结论,包含推测成分,不构成投资或创业承诺;配置 AI 后可获得更深入的分析。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| affaan-m/ECC | 中文介绍暂未生成 The agent harness performance optimization system. Skills, i |
300,919 | JavaScript |
| 666ghj/MiroFish | 中文介绍暂未生成 A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting |
85,230 | Python |
| ruvnet/ruflo | 中文介绍暂未生成 🌊 The original agent harness. Deploy intelligent multi-playe |
81,451 | TypeScript |
| mem0ai/mem0 | 中文介绍暂未生成 The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructu |
68,778 | Python |
| vectorize-io/hindsight | 中文介绍暂未生成 Hindsight: Agent Memory That Learns |
60,353 | Python |
| bojieli/ai-agent-book | 中文介绍暂未生成 《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码 |
57,712 | Python |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2025-07-29,近 30 天仍在推送,发布过 25 个 Release |
| 社区活跃 | Star 14,617 / Fork 1,099 / Issue 140(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | NOASSERTION |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/NevaMind-AI/memU.git cd memU # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。