AsterMem 是一个自托管的记忆服务,所有数据本地存储在 Markdown、SQLite 和向量索引中,专为个人用户和 AI 代理设计,支持混合搜索和离线运行。

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Fork 数

3

开放 Issue

0

开源协议

AGPL-3.0

最近更新

2026-07-29

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它提供了一个完全的本地优先记忆系统,零遥测、混合关键词与语义搜索、支持 24 个模型提供商(包括 LM Studio、Ollama 等本地模型),并且拥有一个多语言网页 UI——所有这些都在一个进程中运行,可以通过一条命令或 Docker 部署。

适合谁使用

  • 为 AI 代理构建持久、私有记忆的开发者
  • 注重隐私、希望完全掌控个人数据的用户
  • 寻找易于部署的记忆服务的自托管爱好者
  • 使用 Cursor 或 Claude Code 并希望集成本地记忆后端的用户

典型使用场景

  • 为 Cursor、Claude Code 等 AI 编程助手提供长期记忆
  • 存储和搜索个人笔记、书签或日记,支持关键词与语义检索
  • 运行离线知识库,供本地 AI 代理使用,无需任何云依赖
  • 使用 Docker 在家庭服务器或笔记本电脑上快速搭建私有记忆服务

项目优势

  • 本地优先:所有数据保存在单一文件夹(data/)中,无云同步、无遥测
  • 混合搜索:结合 Whoosh 关键词搜索和 Chroma 语义搜索,支持段落级检索
  • 离线可用:运行时无需网络调用,仅模型提供商需要连接;使用本地模型则完全离线
  • 一键启动:通过 start.sh/start.bat 或 Docker 部署,幂等启动并提供有用参数

使用前须知

  • 设计为单用户,只有一个管理员账户,不支持多用户
  • 非 Docker 方式需要 Python 3.11+ 和 Node.js 18+,对部分用户有门槛
  • 语义搜索依赖嵌入提供商(本地或云端),完全离线语义搜索需要本地模型

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项目描述

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