详细介绍
PowerMem（PowerMem - Intelligent Memory System）是一个面向 AI 应用的开源智能记忆基础设施。它结合向量检索、全文检索与图检索的混合检索架构，并引入认知科学中的艾宾浩斯遗忘曲线（Ebbinghaus forgetting curve）实现时效性权重管理，支持多模态（文本/图像/音频）内容的抽取与检索，适合作为对话系统、智能客服与长期上下文保持的记忆层。
主要特性
- 智能记忆抽取：通过 LLM 自动抽取关键信息、去重与合并，保持记忆一致性。
- 混合检索：向量 + 全文 + 图检索的联合查询，支持多跳检索与精细化过滤。
- 多智能体支持：为每个智能体提供独立或共享的记忆空间，并支持权限与作用域控制。
- 时效性权重：基于遗忘曲线的时间衰减策略，优先保留更相关的近期记忆。
使用场景
适用于需要长期上下文维护与高精度检索的场景，例如对话记忆层、客户历史记录检索、合同与报告的事实抽取、以及需要跨智能体协作的多智能体系统。
技术特点
PowerMem 提供轻量级 Python SDK、基于子存储（sub stores）的分区策略以优化大规模数据的查询性能，并支持与 LangChain、LangGraph 等生态集成。系统强调工程化指标（准确率、延迟、Token 成本）并提供详尽文档与示例。