按兴趣浏览，循来源深入。
shaneconner 发布 pi-fold，一个 Pi 扩展，将会话最旧部分折叠为简短 brief 移出上下文窗口，原文按字节保留在会话文件中并记录 SHA-256 哈希，可随时展开恢复。机制上通过 mark 延迟改动、在 commit 时一次性重写，使 prefix cache 每次提交只消耗一次。在 curl 仓库 64 阶段基准中，pi-fold 加记忆存储以约一半成本（$100.85 对 $201.70）达到与压缩加存储相同的 14/16 正确率；确定性 brief 为默认形态，agent 自写 brief 表现最差。需 Node 22+ 与 Pi 0.83+，MIT 许可，四篇实验论文已存 Zenodo。
推荐理由：作者用同一 64 阶段任务实测了折叠与压缩两种方案的成本和召回差异，读者可据此判断是否值得替换默认压缩。
GitHub 项目 Axo 开源，定位为「从 BioSNN 长出的第一个心智」的桌面终端，名字取自六角恐龙，内置角色千岁（阿螈）。其核心机制是把长期记忆、人格锚与偏好权重存成本地文件（SQLite + npz + YAML），模型只通过检索注入读取，换模型即换读者、库一字节不变；上下文采用分层装配加硬 token 预算、超预算反向驱逐与滚动摘要，每轮产出可审计的注入账本。支持 Ollama 本机模型或 DeepSeek 等云端 API，随包离线语音识别（vosk）、ZipVoice 本地 TTS、通话模式、记忆浏览器、睡眠巩固、手机加密同步与插件系统，代码 Apache-2.0，随包 ZipVoice 权重按 CC-BY-NC-4.0 仅限非商业再分发。
推荐理由：这个终端侧记忆与人格方案把记忆库放在本地而不是模型里，换模型不丢人格，工程取舍都写得很具体。
Peristyle 在 GitHub 发布了开源项目 harness，一个面向大语言模型的多智能体框架：每个智能体一个 Postgres schema 实现隔离，记忆以行存储并用 pgvector 向量相似度加 trigram 文本检索做混合召回。全部智能体由一个 Flask 进程和端口服务，浏览器聊天界面加 REST API 和移动 PWA，支持多智能体群聊（仅被 @ 提及的智能体回复）、回合中插话、上下文超限时整体丢弃最旧迭代并在系统提示中告知、每晚重读身份文件。智能体身份由 IDENTITY.md、SOUL.md 等 Markdown 文件构成，每回合开始时读取，改动无需重启即生效。安装只需克隆仓库加一个 config.yaml，附 MIT 许可证。
推荐理由：原文把 Postgres schema 隔离、混合检索和截断降级等设计讲得具体，读者可以照着复现这套多智能体记忆架构。
RustColeone 发布 mneme-llm，把 AI 伴侣的记忆和心情保存在一个不依赖特定模型的 SQLite 文件里，更换 DeepSeek、Claude、GPT 或本地模型后仍可复用。召回按证据、新鲜度、重要性和情绪打分并限额注入，笔记以数据而非指令形式交给模型；心情为 0–100 数值加七种情绪，按半衰期衰减。仅依赖 Python 标准库，支持 OpenAI 风格 API、Claude、Gemini 的工具定义及 MCP 服务器，MIT 协议开源。
推荐理由：原文讲清了单文件记忆库的证据评分召回、心情衰减和跨模型便携的构造方式，可迁移到自己的 AI 伴侣项目。
作者开源了 Mnemochat，让 API 驱动的 QQ 群聊机器人像人一样记住群友，采用 STM 到 Staging 到 LTM 的分层漏斗加艾宾浩斯衰减（R=exp(-Δt/S)，每次召回 S×1.25 封顶一年）与 BM25/向量/实体图混合检索。项目只追加不物理删除，遗忘仅是检索权重衰减；单文件 SQLite 存储、零外部服务依赖，检索阶段零 LLM 调用，已接入 OneBot v11（NapCat/LLOneBot/Lagrange）并内置离线控制台模拟器，附 47 个离线测试。
推荐理由：README 给出了从衰减公式到巩固与检索的完整实现细节，读者可以照此评估并复用这套群聊记忆方案。
作者开源了 Tony，一个用 Python 从零构建的个人 AI 智能体，目的是学习智能体内部原理，v2 版新增对话与工具，测试台词得分 108/108。人格保存在版本化文本文件中，回答可标记好坏以指导调整；记忆由笔记、会话摘要和最多 40 条事实的整合记忆组成并进入 prompt。默认模型 qwen3:4b，依赖 uv 和 Ollama，采用 MIT 许可证。
推荐理由：作者把人格改动变成可测量的流程，用测试台词加裁判模型打分，只保留不变差的修改，做法可迁移到其他本地智能体项目。
sekhonlabs 在 GitHub 开源 exposurie，一个由编码 Agent 构建、策展和读取的本地外部记忆工具，用纯 Markdown wiki 保存用户身份、决策与项目背景，支持 Claude Code、Codex 和 Cursor。零运行时依赖，无服务器和 API key，通过 /exposurie-sync 斜杠命令同步，可从 claude.ai 和 ChatGPT 导出、本地会话记录及 raw/ 目录文档中分批填充记忆；实测显示会话语料约99%字节是工具调用等非对话内容，过滤后缩减84倍，并提醒 Claude Code 默认30天删除记录，建议将 cleanupPeriodDays 设为3650。
推荐理由：原文给出实测数字支撑设计取舍，如会话语料中对话仅占约1%、Claude Code 默认30天删除记录，读者可据此评估外部记忆方案。
lucasmartins-ai 发布 lcc-judge，即 LCC（Local Context Compiler）的本地块评分器及其基准，用于在压缩 Agent 上下文时给每个块打分并优先丢弃最低分。当前默认的 specialist v3 为 183 KB 的逻辑回归加梯度提升树模型，仅依赖 numpy，CPU 单条约 0.2 s、峰值 RSS 97.5 MB，已通过 lcc#50/#51 合并进 LCC，取代已弃用的 Laya 和付费远程 Jev（Jev 仍可手动启用）。
推荐理由：原文给出预注册留出测试与成本数据，可据此判断这个小模型上下文裁剪评分器相对基线和 LLM 参照的真实差距。
PLUR 是本地优先、零成本的 AI Agent 开放记忆系统，把记忆存为可读可改可删的 YAML engram，跨 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等 MCP 工具共享。检索用 BM25 + BGE 本地混合搜索，全量 LongMemEval-S（N=500）R@5 达 97.6%，带 reranker 的端到端答对率 60.5%；同任务对比中 Haiku 加 PLUR 以约 1/10 成本胜过无记忆的 Opus。
推荐理由：原文公开了可复现的评测 harness 与检索召回、端到端答对率分开报告的做法，读者可以据此对比各家记忆工具的真实效果。
/u/Unstable_Llama 将三天前发布的 MemTensor MemT-1.0-Nano 移植到自己 fork 的 exllamav3（exl3-qlora）上，可原生配合 tabbyAPI 运行。模型能在对话中持续学习并通过 /commit 命令把重要事实写入记忆模块、清除上下文后仍能回答记忆相关问题；作者演示了该流程并附量化版本链接（https://huggingface.co/MemTensor/MemT-1.0-Nano）。
推荐理由：作者在 exllamav3 fork 上实测了 MemT 的持续记忆能力，给出了 /commit 命令的实操流程和量化版本地址。
Kinvecta 发布 the-memory-layer，一个免费课程加可用代码库，用纯 markdown 链接文件为 AI 工具构建本地第二大脑，可在 Obsidian 中浏览，供 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot、Cursor 或本地模型读取、搜索和引用。包含 14 个信源编译成 55 个链接 wiki 页的参考库，brain-tools 提供 BM25 加 Ollama 本地嵌入、经 RRF 融合的混合搜索、MCP 服务器、lint 和 heartbeat；已出五节视频课各配实验和答案，第六节待发。仓库为 2026 年录制课程材料，不再主动维护，代码 MIT 许可，课程内容 CC BY 4.0。
推荐理由：附完整代码库和五节带实验课的课程，把 BM25 与本地嵌入用 RRF 融合做检索，记忆数据始终留在本机。
TraxData313 发布《骑马与砍杀2》Mod ImmersiveAI，让 Calradia 的 NPC 经由用户配置的 AI 拥有语音、长期记忆、情绪与自我设定，可主动接近、写信、由对话推进求婚与婚礼。记忆以纯文本存本地并可编辑，支持 OpenRouter、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Claude 或本地 LM Studio/Ollama 模型，单次交互成本约 0.1 美分，项目以公有领域许可开源。
推荐理由：Mod 为每个 NPC 构建独立记忆、情绪与可编辑人格文件，并给出各家 API 与订阅的接入对比，细节可直接查阅。
elci-group 在 GitHub 开源了 GUAC，一个结合 Git 持久化与 Groq 低延迟推理的混合对话记忆架构，主张模型只负责对记忆做推理而非自行记忆。核心组件包括 memory/kg/ 下的结构化 YAML 知识图谱、每轮对话一次 commit 的 Git 原生记忆、/memory/projects/ 等文件系统式记忆寻址、旧对话的递归式时间压缩，以及基于重要性、新颖性、时近性和重复性的记忆评分公式 M = αI + βN + γR + δP，低分消息在压缩时被剪枝。项目需 Rust 1.76+ 和 Git，Groq API key 可选，无 key 时 CLI 回退到本地 echo 模式，采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了记忆评分公式、YAML 知识图谱和 Git 提交式存储的具体实现，读者可以直接按 README 部署复用。
MnemoDB 发布 v0.1，一个以 .mem.md 纯文本 Markdown 文件存储 AI Agent 持久记忆的格式及配套引擎，现有 CLAUDE.md / AGENTS.md 无需迁移即可作为未类型化的 MnemoDB 文件使用。条目带来源标签（user/agent/tool）与 TTL、supersession 等生命周期机制，tool 来源条目被标记为不可信、不能覆盖用户写入的高信任记忆；提供 11 个记忆语义 MCP 工具、mnemo CLI（doctor/compact/trace 等），兼容 Claude Code、Cursor 及任意 MCP 客户端，代码 Apache-2.0、规范 CC BY 4.0，已通过对抗性安全审计。
推荐理由：原文讲清了记忆条目的类型化结构、来源信任模型和生命周期机制，并说明与 CLAUDE.md 等现有方案的兼容方式。
hsuanshao 在 GitHub 发布 AgentMemory，一个用 Rust 编写的智能体记忆核心服务 memory-core，配 TypeScript 监控面板，采用 L0→L3 分层记忆、异步蒸馏管线和 BM25+向量+RRF 混合召回。存储默认用 SQLite+本地文件，也可选 PostgreSQL(pgvector)，LLM 与嵌入支持任意 OpenAI 兼容端点或 Claude Code、Codex、Antigravity 等本地 CLI，不依赖任何云厂商专有服务，提供团队/智能体/用户隔离与 v3 RPC API，MIT 协议，分层记忆与 Skill 设计参考了腾讯 TencentDB Agent Memory 的思路。
推荐理由：README 详述了 L0 到 L3 分层记忆的蒸馏与混合召回机制，以及 SQLite/Postgres 两种后端的取舍，便于评估是否自部署。
Ballast Research 发布开源项目 Mnemodrome，为 AI Agent 提供六层认知记忆架构，通过 MCP 以无状态 RPC 暴露 20 多个工具，采用 Apache 2.0 协议。系统包含 Neo4j 图谱、Qdrant 向量、Markdown 文件、SQLite 事件日志、程序性记忆和 Redis 缓存六层，核心是双向冲突检测、时间有效性追踪、贝叶斯置信评分、ACT-R 激活与 Hebbian 共现强化；嵌入用本地 Ollama nomic-embed-text（768 维），抽取默认 gemma3:4b-it-qat，并警告推理模型会静默耗尽 token 预算导致抽取失败。
推荐理由：原文给出了六层架构、冲突检测与时间有效性的具体机制，还附与 Mem0、Zep、Letta 的逐项对比表，便于判断其定位。
Sibyl Labs 发布 Sibyl-Memory，一套由五个 PyPI 包组成的本地优先 Agent 记忆系统，基于 SQLite 五层架构与 FTS5 搜索，无需向量数据库或嵌入模型，支持 MCP、Hermes 和 LangGraph 集成。在 LongMemEval Oracle（ICLR 2025，500 题）上以 95.6% 排名第二，与 Chronos（PwC）并列，超过 Mem0、Zep 等，是前列中唯一的文件式系统，运行于单台 4 vCPU / 16 GB 机器。记忆内容不离开本机，但使用记忆工具需激活账户并每日后台续签签名授权，离线最长可用 14 天；代码 MIT 许可，Pro/Elite 解锁自学习、记忆 linter 与自动 debloat 等功能。
推荐理由：原文给出 LongMemEval Oracle 95.6% 排名第二的实测成绩，并说明其单文件本地架构与无向量库的取舍，便于评估是否适用。
开源工具 claude-soul 发布 v0.2，让 Claude Code 具备跨会话记忆、纠正追踪和框架演化能力，一条 npx claude-soul init --starter 即可安装，全程本地运行、无需 API key 或云端。v0.2 新增 6 个记忆 MCP 工具支持语义搜索（可选 Ollama nomic-embed-text 嵌入，默认 SQLite 关键词搜索），claude-soul shadow 可自动检测用户纠正并分类展示趋势；作者称 200 个会话后 robot_mode 类纠正从 0.8 次/会话降为零。系统通过 Claude Code 官方扩展点运行，共 15 个 MCP 工具，灵魂文件存于 ~/.soul/files/，MIT 协议开源。
推荐理由：给出了跨会话记忆、纠正追踪和框架演化的具体实现与数据，可了解在 Claude Code 上做本地持久化人格与记忆的完整做法。
Ronit Gupta 开源了 agent-memgc，一个纯 Rust 编写的静态分析 CLI，用于审计、修复和压缩 AGENTS.md、CLAUDE.md、.cursorrules 等 agent 指令文件，处理耗时小于 15ms。它检测死文件路径引用、语义矛盾规则、破坏 KV-cache 前缀命中的易变内容置顶和重复指令，宣称平均减少 35%-55% 的指令 token 膨胀；提供 cargo install 安装、MCP server 集成 Claude Desktop 和 Cursor，附 6 项通过的测试。
推荐理由：作者把 agent 指令文件当作可静态分析的代码来治理，给出了死路径、矛盾规则、KV-cache 布局等具体检测规则和实测 token 节省比例。
slow-stack 发布 dsh-mneme v0.9.1，这是 DeepSeek Harness (DSH) 的跨会话记忆插件，提供后台去重合并、矛盾冻结待人工裁决、可回放审计链、默认离线的本地语义检索和 Markdown 双向同步。v0.9 引入 M.O. 工作流机制，把操作手法存为项目仓库内 .mneme/pipelines/<id>.json，可提交、diff、PR 并被 CI 读取；v0.9.1 补充执行窗口、运行账本与按 agent 多卡的人格定义页（beta，默认关）。
推荐理由：README 讲清了去重合并、冲突冻结、审计回放与作用域隔离的具体机制，并给出与 Zep、Mem0 等系统的逐项对照表。