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三行代码，让你的 AI
拥有持久记忆

RememberMe 是一个可插拔的通用记忆模块。 无需自建向量数据库和 LLM 工作流，即可让你的 AI 应用记住每一位用户的偏好、历史和上下文。

开始免费使用 观看演示
app.py
from rememberme import RememberMe
 
client = RememberMe(api_key="rm_sk_***")
client.add("用户喜欢简洁的回答风格", user_id="u_123")
 
# 下次对话自动检索相关记忆
results = client.search("回答风格偏好", user_id="u_123")
10,000+
开发者信赖
50M+
记忆条目存储
99.9%
服务可用性
<50ms
平均检索延迟
效果对比

记忆模块改变一切

上下分别代表昨天与今天两次独立会话，直观看到跨会话记忆差异

演示设定
用户是一个对花生过敏的人。
🥜
无记忆

传统 AI 助手

昨天 · 会话 1
我对花生过敏，平时点餐要特别注意什么？
记住了。你点餐时要确认配料、避免坚果和花生酱，并留意交叉污染。
当下能理解，但记忆不会保留到下一次会话
今天 · 会话 2
帮我推荐一份午餐
推荐你试试花生酱三明治，简单又好吃。
危险！第二天已忘记“花生过敏”，给出错误推荐
RememberMe

AI + RememberMe

昨天 · 会话 1
我对花生过敏，平时点餐要特别注意什么？
记忆已写入用户档案
你对花生过敏，点餐时请避开花生与坚果，并提前告知商家避免交叉污染。
关键信息被保留下来，跨会话可用
今天 · 会话 2
帮我推荐一份午餐
已检索到 1 条过敏相关记忆
我知道你花生过敏，因此推荐鸡胸肉藜麦沙拉或番茄牛肉意面，这两种都不含花生成分。
第二天自动调用昨天记忆，推荐更安全更贴合
核心功能

为什么选择 RememberMe

六大核心能力，覆盖记忆管理的完整生命周期

即插即用

3 行代码完成集成。提供 Python SDK 和 REST API，无需改动现有架构。

极速检索

基于向量相似度的语义检索，平均延迟 <50ms。自动排序、过滤、去重。

多用户隔离

每个用户拥有独立的记忆空间，通过 API Key 实现细粒度的读写权限控制。

安全可控

API Key 分级鉴权，支持按用户批量删除记忆，数据完全自主可控。

智能摘要

自动压缩和归纳长期记忆，保留关键信息的同时控制 token 消耗。

分析面板

可视化记忆使用情况、命中率、用户活跃度等关键指标，数据驱动优化。

工作原理

三步接入，即刻生效

1

安装 SDK

pip install 或 npm install，一行命令搞定依赖安装。

pip install remembermemory
2

初始化客户端

使用 API Key 初始化客户端，连接你的 RememberMe 服务。

client = RememberMe(api_key="rm_sk_***")
3

读写记忆

用 add / search API 存取记忆，AI 自动获得长期记忆能力。

client.add("偏好数据", user_id="u_123")
使用用例

企业级场景，记忆驱动

持久记忆不只是"记住聊天"——它是让 AI 真正融入你业务流程的关键能力

AI 投资助手

个性化投资记忆 · 永不遗漏

传统 AI 助手每次会话结束后就忘记用户的投资偏好。使用 RememberMe，AI 能持久记住每位用户的投资品类、配置策略和个人需求——即使隔了数月再次对话，也能精准延续上次的投资建议。

记住投资品类偏好
股票、基金、ETF、债券…每种品类的持仓和关注点全部记录
配置策略持久化
风险等级、仓位比例、止盈止损线，跨会话也不丢失
不遗漏个人需求
"不投军工"、"定投日为每月15号"等个性化约束永久生效
实时演示
第一天

我重仓科技股 ETF，配置比例 60%。另外 30% 买短债基金，10% 留现金。风险偏好中高，不投军工板块。

RememberMe 正在提取并存储记忆...
投资品类
科技 ETF 60% 短债基金 30% 现金 10%
策略约束
风险: 中高 排除: 军工
三个月后

最近行情波动大，帮我看看要不要调整一下持仓？

已检索到 3 条投资记忆

根据你的配置（科技 ETF 60%、短债 30%、现金 10%），近期科技板块回调约 8%。建议将 ETF 仓位降到 50%，增加短债至 35%。已排除军工板块相关标的。

三个月前的偏好和约束全部保留，0 遗漏

安全指令记忆

长期安全策略 · 永不遗忘

AI 编程助手（如 OpenClaw）在执行文件操作时可能误删重要文件。传统方案中，安全指令只在当前会话有效。RememberMe 让安全规则成为持久记忆——每一次 AI 尝试删除文件时，都会自动触发确认流程。

安全指令长期记忆
"删除任何文件前必须经过我的确认" 成为永久规则
防止危险操作
拦截 rm、delete、drop 等不可逆操作，即使 AI 跨会话也不会"忘记"
审计日志完整可追溯
每次安全拦截都有记录，方便合规审查和团队协作
实时演示
设定安全规则

从现在起，每次你要删除文件之前，都必须先告诉我文件名，等我确认后才能执行。这是安全规则，永远不要忘记。

安全规则已写入长期记忆
安全策略记忆
删除文件 → 必须确认 优先级: 最高 永久有效
两周后
OpenClaw Terminal
openclaw $ 正在重构项目结构...
> 检测到删除操作: rm -rf src/legacy/
安全记忆已触发

我需要删除 src/legacy/ 目录来完成重构。根据你的安全规则，请先确认是否允许此操作。

确认删除 拒绝
安全规则两周后依然生效，危险操作被成功拦截
100%
偏好保留率
跨会话、跨时间，零遗漏
0 次
安全遗忘事故
安全规则永远不会被"忘记"
<50ms
记忆检索延迟
安全拦截实时生效，无感知延迟
定价方案

简单透明的定价

从免费开始，按需扩展。年付享 20% 折扣。

Starter
$0 /月

适合个人开发者和原型验证

  • 1,000 条记忆存储
  • 500 次/天 API 调用
  • 社区支持
  • 分析面板
免费开始
最受欢迎
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$49 /月

适合成长中的团队和产品

  • 100,000 条记忆存储
  • 50,000 次/天 API 调用
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适合大规模部署和定制需求

  • 无限记忆存储
  • 私有化部署
  • SSO + RBAC 权限管理
  • SLA 保障 + 专属客户经理
  • 自定义数据保留策略
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成本对比

自建记忆模块代价几何？

把时间花在你的核心产品上，记忆层交给我们

自建记忆模块

开发周期 3~6 个月
向量数据库选型、Embedding 管线、LLM 提取、多租户隔离、API 设计…
至少需要 2~3 名工程师
后端 + AI/ML + 基础设施，人力成本约 ¥30~60 万/年
基础设施 ¥2,000~8,000/月
向量数据库服务器、GPU Embedding 推理、对象存储、运维监控
持续维护成本
模型升级、向量索引优化、数据迁移、Bug 修复，长期分散团队精力
¥40~80 万
首年综合成本（人力 + 基础设施）

使用 RememberMe

5 分钟完成接入
pip install → 初始化 → 开始读写记忆，不影响现有架构
零运维负担
向量数据库、Embedding、LLM 提取全部托管，你只需调用 API
团队专注核心业务
工程师不再被基础设施分心，全力打磨你的 AI 产品
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更快上线
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