一款本地优先、基于 SQLite 的智能体记忆工具包，使用 FTS5 搜索和五层记忆结构，无需向量数据库或嵌入模型。
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Adapted from @DanKornas你的智能体记忆系统不需要向量数据库。 Sibyl Memory 是一款基于文件的长期记忆工具包，专为需要为 AI 智能体添加持久化记忆的开发者而设计。 它通过使用 SQLite、FTS5 搜索以及五层记忆结构来帮助你在本地存储和检索智能体上下文，无需嵌入模型或外部检索服务。 核心特性： • 本地优先存储——记忆保存在智能体所在机器上的单个 SQLite 文件中 • FTS5 搜索——无需向量数据库或嵌入模型即可检索已存储的记忆 • 五层结构——将实时状态、实体、日志条目、参考资料和归档记录分层管理 • 多种集成方式——提供 SDK、CLI、MCP 服务器、Hermes 集成以及 LangGraph BaseStore 适配器 • 多租户设计——客户端 SDK 支持租户感知的记忆存储 本项目为开源项目（MIT 许可证）。 回复中附有链接 👇 🔗 GitHub：https://github.com/Sibyl-Labs/Sibyl-Memory --- ✉️ 如果你对 AI、机器学习、智能体以及构建真实系统感兴趣，欢迎订阅我的免费新闻通讯：https://dankornas.substack.com
