mem0 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
mem0 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.
TencentDB-Agent-Memory 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memor…
EverOS 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
One portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.
MemOS 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Self-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-retrieval, and cross-task skill reuse, with 35.24% token savings and De…
Octop 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打支持自托管。
A smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.
LongMemory 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local persistent memory store for LLM applications including claude desktop, github copilot, codex, antigravity, etc.
m_flow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.
agent-memory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Long-term memory runtime for AI agents — plain Markdown as the source of truth, local ranked retrieval, and an independent sleep-time Manage layer. …
vault-ai 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
OP Vault ChatGPT: Give ChatGPT long-term memory using the OP Stack (OpenAI + Pinecone Vector Database). Upload your own custom knowledge base files …
memobase 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
User Profile-Based Long-Term Memory for AI Chatbot Applications.
VoiceMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Infrastructure for the next generation of voice agents, designed to provide universal memory. It is divided into a left brain and a right brain, sto…
memanto 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Memory that AI Agents Love!
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
📰 Must-read papers and blogs on LLM based Long Context Modeling 🔥
mcp-memory-service 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Open-source persistent memory for AI agent pipelines (LangGraph, CrewAI, AutoGen) and Claude. REST API + knowledge graph + autonomous consolidation.
titans-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Unofficial implementation of Titans, SOTA memory for transformers, in Pytorch
MemoryOS 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS is designed to provide a memory operating system for personalized AI agents.
nocturne_memory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
A lightweight, rollbackable, and visual Long-Term Memory Server for MCP Agents. Say goodbye to Vector RAG and amnesia. Empower your AI with persiste…
powercontext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Not only memory but a full story.
Awesome AI Memory | LLM Memory | A curated knowledge base on AI memory for LLMs and agents, covering long-term memory,…
Awesome AI Memory | LLM Memory | A curated knowledge base on AI memory for LLMs and agents, covering long-term memory, reasoning, retrieval, and mem…
nautilus-compass 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Open memory & reliability layer for AI agents + independent judging/verification (NACRE judge, caliber-bench meta-benchmark, preregistered criteria)…
LightMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
[ICLR 2026] LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation
一个持续进化的面试训练系统。在线体验地址:https://techspar.cn
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项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,033 个,本站已收录 65,724 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。