又一个很有特色的开源智能体记忆框架：MemU。

MemU 不要求把所有上下文塞进 Prompt，也不完全依赖向量搜索。它用的是类似文件系统的设计，把长期记忆整理成一组 Markdown 文件，模型可以直接读取这些文件来思考。记忆在这里不是索引，而是可理解的内容。

MemU 可以接收文本、对话、图片、音频等多模态输入。它先保留原始资料不动，再从中抽取结构化的 “记忆条目”，按主题自动整理到不同的记忆文件中。

整体结构是：原始资源 -> 记忆条目 -> 记忆分类文件，既方便追溯来源，也方便模型使用。

在检索上，它同时支持两种方式：一种是常见的向量检索，速度快。另一种是基于大模型的非向量检索，直接读取相关记忆文件并进行推理，语义准确度更高。开发者可以根据场景自由选择或组合。

最特别的地方在于，它的 “记忆演化” 机制。MemU 不靠预设规则判断哪些信息重要，而是让智能体在使用过程中自学。常被引用的记忆会自然上浮到更高层，更容易被找回。一度沉下去但又被用到的内容，也会上浮。长期不用的记忆则逐渐退居后台。整个过程不是定期操作，而是随使用动态调整。

无论大家是想开发自己的智能体记忆系统，还是为自己的智能体增加长期记忆功能，都值得借鉴。

Github：github.com/NevaMind-AI/memU

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