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Agent 记忆层硬选型:Mem0 / Letta / Graphiti / Zep 对比

十个 Agent 记忆层硬对比:Mem0 / Letta(MemGPT)/ Graphiti / Zep / Cognee / Memvid / Memori / Engram / Statewave + Awesome 索引。从轻量 → 图 → 托管,附决策矩阵。直接选型不绕路。

10 个资产

这个 pack 为什么存在

之前的 agent-memory-layer pack 覆盖了三个头部库 —— Mem0 / Zep / Cognee —— 加四个设计模式。有用,但每周都有人在 X 上问「我这个场景该用哪个记忆层」,得到十个互相矛盾的答案。这个 pack 是诚实的取舍指南:十个选项、强意见安装顺序、底部决策矩阵。看一遍、选、上线。

2025 年下半年起这个领域已经碎片化。现在有库形态(Mem0 / Memori)、服务形态(Zep / Statewave)、图形态(Graphiti / Cognee)、有状态运行时(Letta / Engram)、还有怪胎(Memvid 把记忆编码成 MP4 帧)。它们彼此不可替换。选错的代价是埋掉一年工作量。

安装顺序 —— 由轻到重

# 资产 形态 它什么时候赢
1 Mem0 Python / Node 库 单用户 chatbot、周末原型、想一个 import 搞定
2 Letta(前身 MemGPT) 有状态运行时 长程自主 agent,需要 working / archival 分层
3 Graphiti 时序图 关系重要 + 时间重要(合规、审计)
4 Zep 托管服务 多租户 SaaS、需要运维支持、审计链
5 Cognee 图 + 向量混合库 调研 / 代码库 / 强实体结构的领域
6 Memvid 无服务器 / 文件型 边缘 agent、无基础设施、记忆塞进单个 artifact
7 Memori Agent-native 基础设施 全新 agent 平台、要 primitive 不要 product
8 Engram 持久记忆系统 自托管、运维轻、单租户
9 Statewave 记忆运行时 + SDK 多语言(Python + TS + Go)共享同一份记忆
10 Awesome Agent Memory 索引 / 分类 想自己评估长尾选项

顺序有讲究:先 Mem0,因为出第一条记忆只要五分钟。如果你的 agent 进入自主模式(多步、多小时),升级到 Letta —— 它给你 MemGPT 论文那套显式两层记忆划分。如果你的领域本质是关系型(谁认识谁、什么时候发生了什么),跳过向量库直接上 Graphiti。Zep 是前两者的生产落地。Cognee 是研究密集型工作的赌注。第 5 行往下都是利基选项 —— 采用前要看仔细。

决策矩阵

问自己一个问题:这个用户下个月再来的时候,agent 需要记住什么?

  • 「他的偏好和最近几次会话」 → Mem0。不用再读了。
  • 「一个多小时的自主任务进度」 → Letta。Working + archival 分层就是为这个生的。
  • 「谁在什么时候对谁说了什么」 → Graphiti 或 Zep(Zep 底下跑的就是 Graphiti)。时序图不是可选项。
  • 「六个月的决策记录跟实体绑定」 → Cognee 或 Zep。纯向量会丢掉 join。
  • 「随便,规模上来再说」 → 今天用 Mem0,规划在 1k 用户时迁 Zep。
  • 「我跑不起 server」 → Memvid 或 Mem0 + SQLite 后端。预算够也可以直接上 Zep Cloud。
  • 「我的 agent 跑在三种语言里」 → Statewave。SDK 多语言 parity 是护城河。

矩阵不全,但覆盖约 80% 真上线的 agent。如果你的情况不在这里,大概率属于第 10 项 Awesome Agent Memory 里再做评估,而不是凭一时冲动选定。

每一个会在哪里裂

  • Mem0 裂在多租户审计。可以加用户命名空间,但没一等公民的审计日志。第一次 SOC2 问询前没事。
  • Letta 裂在成本。两层记忆意味着每一步都要做召回往返;高频 agent 的 token 账单是无状态 prompt 的两倍。自主任务值,闲聊不值。
  • Graphiti 裂在 schema 漂移。如果你的实体类型在 PMF 阶段每周都变,那你重写 graph schema 的时间会超过出新功能的时间。
  • Zep 裂在自托管复杂度。Postgres + 图层 + worker;不是 docker run。没平台团队就用 cloud。
  • Cognee 裂在它太有立场。它默认你想要知识图谱;如果你的领域松散(通用聊天),你是在用图的成本买向量的价值。
  • Memvid 裂在体积。MP4 帧编码很妙但索引过几个 GB 就难用。仅边缘规模。
  • Memori / Engram / Statewave 都裂在社区规模。生态小意味着集成少、Stack Overflow 答案少、bug 多。

TokRepo 一键安装

# 整个 pack
tokrepo install pack/agent-memory-comparison

# 或者头部三件套
tokrepo install mem0 letta graphiti

CLI 把 Claude Code subagent 配置放进 .claude/agents/、Cursor 规则放进 .cursor/rules/、Codex CLI 进 AGENTS.md。pip / npm 安装本身不变 —— TokRepo 只是把 AI 工具配置接好,让你的 agent 知道记忆层存在。

我们故意没放的东西

我们没把对话历史 hack(LangChain ConversationBufferMemory 那一类)放进来。那些不是记忆层 —— 是 prompt 塞料包装。能用到撑爆,失败方式是 context window 静默溢出。如果你正想伸手抓那种工具,装 Mem0 就好。五分钟、同样的形状、规模上来不会炸。

也跳过了纯向量库方案(单独的 Pinecone / Weaviate)。那些是 RAG 基础设施,不是记忆。RAG 从静态语料检索;记忆写新事实并累积。别混。

安装 · 一行命令
$ tokrepo install pack/agent-memory-comparison
丢给 agent,或粘到终端
包内含什么

10 个资产打包就绪

Skill#01
Mem0 — Memory Layer for AI Applications

Add persistent, personalized memory to AI agents and assistants. Mem0 stores user preferences, past interactions, and learned context across sessions.

by Mem0·712 views
$ tokrepo install mem0-memory-layer-ai-applications-96da1f40
Skill#02
Letta — Stateful AI Agents with Memory

Letta builds stateful AI agents that learn and self-improve with advanced memory. 21.8K+ stars. CLI, Python/TS SDKs, skills, subagents. Apache 2.0.

by Skill Factory·161 views
$ tokrepo install letta-stateful-ai-agents-memory-4ddbd0e0
Script#03
Graphiti — Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents

Build real-time knowledge graphs for AI agents by Zep. Temporal awareness, entity extraction, community detection, and hybrid search. Production-ready. 24K+ stars.

by TokRepo精选·227 views
$ tokrepo install graphiti-real-time-knowledge-graphs-ai-agents-34ea44af
Skill#04
Zep — Long-Term Memory for AI Agents and Assistants

Production memory layer for AI assistants. Zep stores conversation history, extracts facts, builds knowledge graphs, and provides temporal-aware retrieval for LLMs.

by MCP Hub·195 views
$ tokrepo install zep-long-term-memory-ai-agents-assistants-ffde39a9
Skill#05
Cognee — Memory Engine for AI Agents

Cognee adds persistent structured memory to any AI agent in 6 lines of code. 14.8K+ stars. Knowledge graphs, vector stores, LLM integration. Apache 2.0.

by Skill Factory·146 views
$ tokrepo install cognee-memory-engine-ai-agents-b6ad223f
Skill#06
Memvid — Serverless Memory Layer for AI Agents

An open-source memory system that replaces complex RAG pipelines with a single-file, serverless memory layer providing instant retrieval and long-term storage for AI agents.

by Script Depot·138 views
$ tokrepo install memvid-serverless-memory-layer-ai-agents-c6f6a833
Skill#07
Memori — Agent-Native Memory Infrastructure

Memori is an Apache-2.0 memory layer that captures what agents do (not just say) and plugs into existing stacks via Python/Node SDKs and a cloud option.

by AI Open Source·76 views
$ tokrepo install memori-agent-native-memory-infrastructure
MCP#08
Engram — Persistent Memory System for AI Agents

Agent-agnostic persistent memory system with SQLite full-text search. Ships as MCP server, HTTP API, CLI, and TUI. Gives any AI coding agent long-term memory across sessions. 2,300+ stars.

by MCP Hub·174 views
$ tokrepo install engram-persistent-memory-system-ai-agents-f5bac4b3
Skill#09
Statewave — Memory Runtime for AI Agents (API + SDKs)

Statewave is a self-hostable memory runtime: ingest episodes, compile memories, do semantic search, and build token-bounded context bundles via REST.

by AI Open Source·55 views
$ tokrepo install statewave-memory-runtime-for-ai-agents-api-sdks
Skill#10
Awesome Agent Memory — Long-Term Context Index

Awesome Agent Memory curates systems, benchmarks, and papers on long-term context for LLMs/MLLMs—use it to compare approaches and pick tools to try.

by AI Open Source·86 views
$ tokrepo install awesome-agent-memory-long-term-context-index
常见问题

常见问题

我已经在用 agent-memory-layer pack —— 这个是替代品吗?

不,是姊妹版。原 pack 教你什么是记忆层、装三个头部库 + 四个模式。这个 pack 假设你已经懂了,帮你按问题形状在十个里选。新人先看 agent-memory-layer,已经在用 Mem0 想不想换 Letta / Zep 的看这个。

Letta vs MemGPT —— 是一个东西吗?

Letta 是 MemGPT 的产品化继任者(MemGPT 论文提出了两层记忆架构;Letta 是把它实现成可部署运行时的开源框架)。老博客里看到 MemGPT 心里换成 Letta。架构一样:working memory 在上下文里、archival memory 在向量库里,带显式的搬移操作。

Zep 不就是带 UI 的 Graphiti 吗?

时序图那半基本是 —— Zep 底层用 Graphiti 做记忆层,再加托管服务、用户管理、多租户隔离、admin UI。要自托管 + 运维友好就直接跑 Graphiti。要刷卡上线就 Zep Cloud。底下图语义一致。

为什么放 Memvid?把记忆编码成 MP4 听着很癫。

确实癫,但是好癫。Memvid 把记忆编成 MP4 帧,整个记忆库就一个可移植文件。边缘 agent(CLI 工具 / IoT / 端上助手)跑不起 server、又不想要 SQLite 依赖的话,这是合法选项。约束是体积 —— 过几个 GB 索引就难用。我们收它是因为约束形状独特,目前没第二个工具解同样的问题。

选完发现长大了怎么办?

Mem0 → Letta 是一个周末的重构(抽出用户事实模块,指向 Letta 的 archival memory)。Mem0 → Zep 也类似,大半是改配置。Letta → Zep 难一点,因为丢了 Letta 的运行时语义。最危险的迁移是图(Graphiti / Cognee)跟非图之间互转 —— 关系建模迁不过去。形状第一次选对,其他都能迁。

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