问题描述：

已更新最新版本，全面升级，大幅提升用户易用性。强烈推荐使用skills+mcp，提升易用性

「开源」Memory Palace 3月11号更新 --更好的构建属于你ai agent的记忆宫殿，顺便求star 开发调优

3-11更新，前端更新了配置向导，可以直接在前端配置相应的.env文件 这次更新加了前端配置向导，可以直接在浏览器里配 .env，不用手动改文件。 以及修复了一些可能出现的bug。 配置向导界面如图 [CleanShot 2026-03-11 at 11.12.32@2x] 自动弹出 第一次打开 Dashboard 时，没配过鉴权信息的话向导会自动弹出来。关掉后不会再弹，想重新打开点右…

[开源]nocturne memory，遵循神经科学的AI用MCP本地记忆系统已升级至uri+SQLite！用网址一样的感觉来管理你家ai的记忆吧~ 开发调优

大家好，我本人是搞神经科学的，一直在研究怎么让ai有类似人类的记忆系统。 之前我开发了nocturne memory这个项目，它是一个双前端（AI用MCP，人类用web），统一后端的AI外置记忆系统。现在版本升级更易用了，分享出来显摆一下 在之前的版本中我用的记忆图谱式储存，经过我的不懈努力，现已升级为使用sqlite+uri了!（之前用neo4j版的人可以按照readme…

根据这位佬的项目，为灵感来源，进行开发。
Memory Palace — AI Agent 的长期记忆系统

注意该项目是纯练手项目，之前没有研究过agent相关，单纯是看到了上面这位佬的项目，想开发一个玩玩，所以请轻喷

叠甲：本项目是纯vibe coding完成，并且是由一个vibe coding新手完成的项目，可能会有各种各样的bug。由于是第一次上传到github上，可能有各种问题。一开始想着2天就能完成，结果发现要加的功能越来越多，花费了5天才完成。

Memory Palace 要做的事比较简单就是为了给 Agent 加了一层持久化的外部记忆，同时提供前端可视化界面进行记忆管理，写入有守卫（Write Guard）、检索有意图识别、还有活力衰减机制自动清理过时内容。不是那种简单存个 JSON 就完事的方案。

系统架构:
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几个实际的点：

• 通过 MCP 协议接入，Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI 这些主流工具都能直接用，不用每个客户端单独写集成
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• 检索不只是全文搜索，支持关键词、语义、混合三种模式，外部模型挂了会自动降级到关键词，不会直接报错

• 写入不是无脑存，每次写入都过 Write Guard 预检，有快照可以回滚，防止垃圾记忆堆积
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• 部署灵活，从纯本地 SQLite 零依赖跑起来，到接 Ollama/远程 API 做语义检索，四个档位自己选
  强烈推荐使用档位c/d，使用qwen3-embedding-8b作为embedding模型（推荐模力方舟可无限次数免费高并发调用，非aff仅推荐，此前分享这个不知道为啥被删 ）
  https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Qwen3-Embedding-8B&tab=info
  使用qwen3-reranker-8b model作为rerank model，可以使用站内佬 unsafe的公益站（该模型调用频率不高）也可以使用硅基流动（如果你有免费的代金券）
  公益站如下
  https://linux.do/t/topic/1545259
  https://router.tumuer.me/

• 带个仪表盘，记忆浏览、审查回滚、维护清理、检索监控都有界面，不用全靠命令行
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以下为github项目地址

github.com

GitHub - AGI-is-going-to-arrive/Memory-Palace: Memory Palace is a long-term memory operating...

Memory Palace is a long-term memory operating system purpose-built for AI Agents.

如果有bug欢迎私信，会在和ai对话之后debug，然后回复你 （再次叠甲）
此外觉得还不错的话，希望给个star。
新人第一次发开源项目，之前都是小批量的跑实验代码，哈哈。

网友解答：

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--【壹】--：

很好的思路，学习一下

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--【贰】--：

感谢分享

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--【叁】--：

感谢分享mark

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--【肆】--：

前排支持

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--【伍】--：

看着很不错支持大佬

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--【陆】--：

学习学习

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--【柒】--：

先点赞，后查看

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--【捌】--：

佬友太强了

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--【玖】--：

好厉害，不懂，但是感觉就是好厉害。

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--【拾】--：

那也倒是哈哈。不过codex质量其实还不错的

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--【拾壹】--：

大佬太厉害了支持一波

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--【拾贰】--：

太强啦佬！
mark一下

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--【拾叁】--：

本质上也是chunk+embedding的rag吗，和本地跑qmd是不是差不多。还是说是类似GraphRAG/lightRAG的知识图谱

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--【拾肆】--：

这段时间codex无限用，纯vibe-coding，差不多花了10e token，可能搓出来的是一堆屎山代码

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--【拾伍】--：

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ligthrag对于个人的 agent memory太重了没必要，就没做
属于第一种，但是加入了写入守卫、记忆生命周期、意图路由、MCP 协议，skills这些

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--【拾陆】--：

部署一个试试 最近真的需要这种类型的工具

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--【拾柒】--：

前排支持哈哈。佬太强了。

不过这会不会影响token过多使用？

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--【拾捌】--：

感谢分享，关注一下

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--【拾玖】--：

感谢大佬！