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2025-12-31 09:54:53 +08:00

30 KiB

Raw Blame History

ReMe 标志

面向智能体的记忆管理工具包, Remember Me, Refine Me.
_{如果 ReMe 对你有帮助，欢迎点一个 ⭐ Star，你的支持是我们持续改进的动力。}

ReMe 是一个模块化的记忆管理工具包，为 AI 智能体提供统一的记忆能力——支持在用户、任务与智能体之间提取、复用与共享记忆。

智能体的记忆可以被视为：

Agent Memory = Long-Term Memory + Short-Term Memory
             = (Personal + Task + Tool) Memory + (Working Memory)

个人记忆（Personal Memory）：理解用户偏好并适应上下文
任务记忆（Task Memory）：从经验中学习并在类似任务中表现更好
工具记忆（Tool Memory）：基于历史表现优化工具选择和参数使用
工作记忆（Working Memory）：管理长运行智能体的短期上下文，避免上下文溢出

📰 最新进展

[2025-12] 📄 我们的程序性（任务）记忆论文已在 arXiv 发布
[2025-11] 🧠 基于工作记忆的 react-agent demo（介绍、Quick Start、代码）
[2025-10] 🚀 直接 Python 导入：支持 from reme_ai import ReMeApp，无需 HTTP/MCP 服务
[2025-10] 🔧 工具记忆：支持基于数据驱动的工具选择与参数优化（指南）
[2025-09] 🎉 支持异步操作，并已集成至 agentscope-runtime
[2025-09] 🎉 集成任务记忆与个人记忆
[2025-09] 🧪 在 appworld、bfcl(v3)、frozenlake 等环境中验证有效性（实验文档）
[2025-08] 🚀 支持 MCP 协议（快速开始）
[2025-06] 🚀 支持多种向量存储后端（Elasticsearch & ChromaDB）（向量库指南）
[2024-09] 🧠 支持个性化与时间敏感的记忆存储

✨ 架构设计

ReMe 架构

ReMe 提供了一个模块化的记忆管理工具包，具有可插拔的组件，可以集成到任何智能体框架中。系统包括：

🧠 任务记忆 / 经验记忆（Task Memory/Experience）

可在不同智能体之间复用的程序性知识：

成功模式识别：识别有效策略并理解其背后的原理
失败分析学习：从错误中学习，避免重复踩坑
对比式模式：通过多条采样轨迹的对比获取更有价值的记忆
验证模式：通过验证模块确认提炼出的经验是否有效

了解如何使用任务记忆可参考：任务记忆文档

👤 个人记忆（Personal Memory）

面向特定用户的情境化长期记忆：

个体偏好：记录用户的习惯、偏好与交互风格
情境自适应：基于时间与上下文动态管理记忆
渐进式学习：在长期多轮交互中不断加深对用户的理解
时间敏感：在记忆检索与整合中考虑时间因素

了解如何使用个人记忆可参考：个人记忆文档

🔧 工具记忆（Tool Memory）

基于真实调用数据的工具选择与使用优化：

历史表现追踪：记录成功率、调用耗时与 Token 成本
LLM-as-Judge 评估：提供工具成功 / 失败原因的定性洞察
参数优化：从历史成功调用中学习最优参数配置
动态指南：将静态工具描述演化为可持续更新的「活文档」

了解如何使用工具记忆可参考：工具记忆文档

🧠 工作记忆（Working Memory）

面向长流程智能体的短期上下文记忆，通过**消息卸载与重载（message offload & reload）**实现：

消息卸载（Message Offload）：将体积巨大的工具输出压缩为外部文件或 LLM 摘要
消息重载（Message Reload）：按需搜索（grep_working_memory）并读取（read_working_memory）已卸载的内容

📖 概念与 API：

消息卸载概览：Message Offload
卸载 / 重载算子：Message Offload Ops、Message Reload Ops

💻 端到端 Demo：

工作记忆快速上手：Working Memory Quick Start
带工作记忆的 ReAct 智能体：react_agent_with_working_memory.py
可运行 Demo：work_memory_demo.py

🛠️ 安装

通过 PyPI 安装（推荐）

pip install reme-ai

从源码安装

git clone https://github.com/agentscope-ai/ReMe.git
cd ReMe
pip install .

环境变量配置

复制 example.env 为 .env 并按需修改：

FLOW_LLM_API_KEY=sk-xxxx
FLOW_LLM_BASE_URL=https://xxxx/v1
FLOW_EMBEDDING_API_KEY=sk-xxxx
FLOW_EMBEDDING_BASE_URL=https://xxxx/v1

🚀 快速开始

启动 HTTP 服务

reme \
  backend=http \
  http.port=8002 \
  llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507 \
  embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4 \
  vector_store.default.backend=local

启动 MCP Server

reme \
  backend=mcp \
  mcp.transport=stdio \
  llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507 \
  embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4 \
  vector_store.default.backend=local

核心 API 用法

任务记忆管理

import requests

# 经验总结：从执行轨迹中学习
response = requests.post("http://localhost:8002/summary_task_memory", json={
    "workspace_id": "task_workspace",
    "trajectories": [
        {"messages": [{"role": "user", "content": "Help me create a project plan"}], "score": 1.0}
    ]
})

# 记忆检索：获取相关经验
response = requests.post("http://localhost:8002/retrieve_task_memory", json={
    "workspace_id": "task_workspace",
    "query": "How to efficiently manage project progress?",
    "top_k": 1
})

Python 导入版本

import asyncio
from reme_ai import ReMeApp

async def main():
    async with ReMeApp(
        "llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
        "embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4",
        "vector_store.default.backend=memory"
    ) as app:
        # 经验总结：从执行轨迹中学习
        result = await app.async_execute(
            name="summary_task_memory",
            workspace_id="task_workspace",
            trajectories=[
                {
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "Help me create a project plan"}
                    ],
                    "score": 1.0
                }
            ]
        )
        print(result)

        # 记忆检索：获取相关经验
        result = await app.async_execute(
            name="retrieve_task_memory",
            workspace_id="task_workspace",
            query="How to efficiently manage project progress?",
            top_k=1
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

curl 版本

# 经验总结：从执行轨迹中学习
curl -X POST http://localhost:8002/summary_task_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "task_workspace",
    "trajectories": [
      {"messages": [{"role": "user", "content": "Help me create a project plan"}], "score": 1.0}
    ]
  }'

# 记忆检索：获取相关经验
curl -X POST http://localhost:8002/retrieve_task_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "task_workspace",
    "query": "How to efficiently manage project progress?",
    "top_k": 1
  }'

个人记忆管理

# 记忆整合：从用户交互中学习
response = requests.post("http://localhost:8002/summary_personal_memory", json={
    "workspace_id": "task_workspace",
    "trajectories": [
        {"messages":
            [
                {"role": "user", "content": "I like to drink coffee while working in the morning"},
                {"role": "assistant",
                 "content": "I understand, you prefer to start your workday with coffee to stay energized"}
            ]
        }
    ]
})

# 记忆检索：获取个人记忆片段
response = requests.post("http://localhost:8002/retrieve_personal_memory", json={
    "workspace_id": "task_workspace",
    "query": "What are the user's work habits?",
    "top_k": 5
})

Python 导入版本

import asyncio
from reme_ai import ReMeApp

async def main():
    async with ReMeApp(
        "llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
        "embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4",
        "vector_store.default.backend=memory"
    ) as app:
        # 记忆整合：从用户交互中学习
        result = await app.async_execute(
            name="summary_personal_memory",
            workspace_id="task_workspace",
            trajectories=[
                {
                    "messages": [
                        {"role": "user", "content": "I like to drink coffee while working in the morning"},
                        {"role": "assistant",
                         "content": "I understand, you prefer to start your workday with coffee to stay energized"}
                    ]
                }
            ]
        )
        print(result)

        # 记忆检索：获取个人记忆片段
        result = await app.async_execute(
            name="retrieve_personal_memory",
            workspace_id="task_workspace",
            query="What are the user's work habits?",
            top_k=5
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

curl 版本

# 记忆整合：从用户交互中学习
curl -X POST http://localhost:8002/summary_personal_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "task_workspace",
    "trajectories": [
      {"messages": [
        {"role": "user", "content": "I like to drink coffee while working in the morning"},
        {"role": "assistant", "content": "I understand, you prefer to start your workday with coffee to stay energized"}
      ]}
    ]
  }'

# 记忆检索：获取个人记忆片段
curl -X POST http://localhost:8002/retrieve_personal_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "task_workspace",
    "query": "What are the user'\''s work habits?",
    "top_k": 5
  }'

工具记忆管理

import requests

# 记录工具调用结果
response = requests.post("http://localhost:8002/add_tool_call_result", json={
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_call_results": [
        {
            "create_time": "2025-10-21 10:30:00",
            "tool_name": "web_search",
            "input": {"query": "Python asyncio tutorial", "max_results": 10},
            "output": "Found 10 relevant results...",
            "token_cost": 150,
            "success": True,
            "time_cost": 2.3
        }
    ]
})

# 从历史生成使用指南
response = requests.post("http://localhost:8002/summary_tool_memory", json={
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_names": "web_search"
})

# 在使用前检索工具指南
response = requests.post("http://localhost:8002/retrieve_tool_memory", json={
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_names": "web_search"
})

Python 导入版本

import asyncio
from reme_ai import ReMeApp

async def main():
    async with ReMeApp(
        "llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
        "embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4",
        "vector_store.default.backend=memory"
    ) as app:
        # 记录工具调用结果
        result = await app.async_execute(
            name="add_tool_call_result",
            workspace_id="tool_workspace",
            tool_call_results=[
                {
                    "create_time": "2025-10-21 10:30:00",
                    "tool_name": "web_search",
                    "input": {"query": "Python asyncio tutorial", "max_results": 10},
                    "output": "Found 10 relevant results...",
                    "token_cost": 150,
                    "success": True,
                    "time_cost": 2.3
                }
            ]
        )
        print(result)

        # 从历史生成使用指南
        result = await app.async_execute(
            name="summary_tool_memory",
            workspace_id="tool_workspace",
            tool_names="web_search"
        )
        print(result)

        # 在使用前检索工具指南
        result = await app.async_execute(
            name="retrieve_tool_memory",
            workspace_id="tool_workspace",
            tool_names="web_search"
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

curl 版本

# 记录工具调用结果
curl -X POST http://localhost:8002/add_tool_call_result \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_call_results": [
      {
        "create_time": "2025-10-21 10:30:00",
        "tool_name": "web_search",
        "input": {"query": "Python asyncio tutorial", "max_results": 10},
        "output": "Found 10 relevant results...",
        "token_cost": 150,
        "success": true,
        "time_cost": 2.3
      }
    ]
  }'

# 从历史生成使用指南
curl -X POST http://localhost:8002/summary_tool_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_names": "web_search"
  }'

# 在使用前检索工具指南
curl -X POST http://localhost:8002/retrieve_tool_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "workspace_id": "tool_workspace",
    "tool_names": "web_search"
  }'

工作记忆管理

import requests

# 对长对话 / 长流程的工作记忆进行压缩与总结
response = requests.post("http://localhost:8002/summary_working_memory", json={
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant. First use `Grep` to find the line numbers that match the keywords or regular expressions, and then use `ReadFile` to read the code around those locations. If no matches are found, never give up; try different parameters, such as searching with only part of the keywords. After `Grep`, use the `ReadFile` command to view content starting from a specified `offset` and `limit`, and do not exceed 100 lines. If the current content is insufficient, you can continue trying different `offset` and `limit` values with the `ReadFile` command."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "搜索下reme项目的的README内容"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "",
            "tool_calls": [
                {
                    "index": 0,
                    "id": "call_6596dafa2a6a46f7a217da",
                    "function": {
                        "arguments": "{\"query\": \"readme\"}",
                        "name": "web_search"
                    },
                    "type": "function"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "tool",
            "content": "ultra large context , over 50000 tokens......"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "根据readme回答task memory在appworld的效果是多少，需要具体的数值"
        }
    ],
    "working_summary_mode": "auto",
    "compact_ratio_threshold": 0.75,
    "max_total_tokens": 20000,
    "max_tool_message_tokens": 2000,
    "group_token_threshold": 4000,
    "keep_recent_count": 2,
    "store_dir": "test_working_memory",
    "chat_id": "demo_chat_id"
})

Python 导入版本

import asyncio
from reme_ai import ReMeApp


async def main():
    async with ReMeApp(
        "llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
        "embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4",
        "vector_store.default.backend=memory"
    ) as app:
        # 对长对话 / 长流程的工作记忆进行压缩与总结
        result = await app.async_execute(
            name="summary_working_memory",
            messages=[
                {
                    "role": "system",
                    "content": "You are a helpful assistant. First use `Grep` to find the line numbers that match the keywords or regular expressions, and then use `ReadFile` to read the code around those locations. If no matches are found, never give up; try different parameters, such as searching with only part of the keywords. After `Grep`, use the `ReadFile` command to view content starting from a specified `offset` and `limit`, and do not exceed 100 lines. If the current content is insufficient, you can continue trying different `offset` and `limit` values with the `ReadFile` command."
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "搜索下reme项目的的README内容"
                },
                {
                    "role": "assistant",
                    "content": "",
                    "tool_calls": [
                        {
                            "index": 0,
                            "id": "call_6596dafa2a6a46f7a217da",
                            "function": {
                                "arguments": "{\"query\": \"readme\"}",
                                "name": "web_search"
                            },
                            "type": "function"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "role": "tool",
                    "content": "ultra large context , over 50000 tokens......"
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "根据readme回答task memory在appworld的效果是多少，需要具体的数值"
                }
            ],
            working_summary_mode="auto",
            compact_ratio_threshold=0.75,
            max_total_tokens=20000,
            max_tool_message_tokens=2000,
            group_token_threshold=4000,
            keep_recent_count=2,
            store_dir="test_working_memory",
            chat_id="demo_chat_id",
        )
        print(result)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

curl 版本

curl -X POST http://localhost:8002/summary_working_memory \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant. First use `Grep` to find the line numbers that match the keywords or regular expressions, and then use `ReadFile` to read the code around those locations. If no matches are found, never give up; try different parameters, such as searching with only part of the keywords. After `Grep`, use the `ReadFile` command to view content starting from a specified `offset` and `limit`, and do not exceed 100 lines. If the current content is insufficient, you can continue trying different `offset` and `limit` values with the `ReadFile` command."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "搜索下reme项目的的README内容"
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "",
        "tool_calls": [
          {
            "index": 0,
            "id": "call_6596dafa2a6a46f7a217da",
            "function": {
              "arguments": "{\"query\": \"readme\"}",
              "name": "web_search"
            },
            "type": "function"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "tool",
        "content": "ultra large context , over 50000 tokens......"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "根据readme回答task memory在appworld的效果是多少，需要具体的数值"
      }
    ],
    "working_summary_mode": "auto",
    "compact_ratio_threshold": 0.75,
    "max_total_tokens": 20000,
    "max_tool_message_tokens": 2000,
    "group_token_threshold": 4000,
    "keep_recent_count": 2,
    "store_dir": "test_working_memory",
    "chat_id": "demo_chat_id"
  }'

📦 开箱即用的记忆库

ReMe 提供一个记忆库，包含预先提取的、生产就绪的记忆，智能体可以立即加载和使用：

可用记忆包

记忆包	领域	规模	描述
`appworld.jsonl`	任务执行	~100 条记忆	复杂任务规划模式、多步骤工作流和错误恢复策略
`bfcl_v3.jsonl`	工具使用	~150 条记忆	函数调用模式、参数优化和工具选择策略

加载预构建记忆

# 加载内置记忆
response = requests.post("http://localhost:8002/vector_store", json={
    "workspace_id": "appworld",
    "action": "load",
    "path": "./docs/library/"
})

# 查询相关记忆
response = requests.post("http://localhost:8002/retrieve_task_memory", json={
    "workspace_id": "appworld",
    "query": "How to navigate to settings and update user profile?",
    "top_k": 1
})

Python 导入版本

import asyncio
from reme_ai import ReMeApp

async def main():
    async with ReMeApp(
        "llm.default.model_name=qwen3-30b-a3b-thinking-2507",
        "embedding_model.default.model_name=text-embedding-v4",
        "vector_store.default.backend=memory"
    ) as app:
        # 加载内置记忆
        result = await app.async_execute(
            name="vector_store",
            workspace_id="appworld",
            action="load",
            path="./docs/library/"
        )
        print(result)

        # 查询相关记忆
        result = await app.async_execute(
            name="retrieve_task_memory",
            workspace_id="appworld",
            query="How to navigate to settings and update user profile?",
            top_k=1
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🧪 实验结果

🌍 Appworld 实验

我们在 Appworld 环境上使用 qwen3-8b 进行评测：

方法	pass@1	pass@2	pass@4
无 ReMe	0.083	0.140	0.228
使用 ReMe	0.109 (+2.6%)	0.175 (+3.5%)	0.281 (+5.3%)

Pass@K 衡量在生成 K 个候选中，至少一个成功完成任务（score=1）的概率。当前实验使用的是内部 AppWorld 环境，可能与对外版本存在轻微差异。

关于如何复现实验的更多细节，见 quickstart.md。

🧊 Frozenlake 实验

无 ReMe	使用 ReMe

我们在 100 张随机 frozenlake 地图上，使用 qwen3-8b 进行测试：

方法	通过率
无 ReMe	0.66
使用 ReMe	0.72 (+6.0%)

更多复现实验细节见 quickstart.md。

🔧 BFCL-V3 实验

我们在 BFCL-V3 multi-turn-base 任务（随机划分 50 train / 150 val）上，使用 qwen3-8b 进行评测：

方法	pass@1	pass@2	pass@4
无 ReMe	0.2472	0.2733	0.2922
使用 ReMe	0.3061 (+5.89%)	0.3500 (+7.67%)	0.3888 (+9.66%)

🛠️ 工具记忆基准

我们在一个受控基准上，使用三个模拟搜索工具与 Qwen3-30B-Instruct 评估工具记忆的效果：

场景	平均分	提升
训练集（无记忆）	0.650	-
测试集（无记忆）	0.672	基线
测试集（使用记忆）	0.772	+14.88%

关键结论：

工具记忆可以基于历史表现进行数据驱动的工具选择
通过学习参数配置，成功率约提升 15%

更多细节见 tool_bench.md 与实现代码 run_reme_tool_bench.py。

📚 资源

快速入门

Quick Start：实用示例，可立即使用
- 工具记忆 Demo：工具记忆的完整生命周期演示
- 工具记忆基准：评估工具记忆效果

集成指南

直接 Python 导入：将 ReMe 直接嵌入到你的智能体代码中
HTTP 服务 API：用于多智能体系统的 RESTful API
MCP 协议：与 Claude Desktop 和 MCP 兼容客户端集成

记忆系统配置

个人记忆：用户偏好学习和上下文自适应
任务记忆：程序性知识提取和复用
工具记忆：数据驱动的工具选择和优化
工作记忆：长流程智能体的短期上下文管理

高级主题

算子管道：通过修改算子链来自定义记忆处理工作流
向量存储后端：配置本地、Elasticsearch、Qdrant 或 ChromaDB 存储
案例集：真实场景的用例和最佳实践

⭐ 社区与支持

Star & Watch：Star 可以让更多智能体开发者发现 ReMe；Watch 能帮助你第一时间获知新版本与特性。
分享你的成果：在 Issue 或 Discussion 中分享 ReMe 为你的智能体解锁了什么——我们非常乐意展示社区的优秀案例。
需要新功能？ 提交 Feature Request，我们将一起完善它。

🤝 参与贡献

我们相信，最好的记忆系统来自社区的集体智慧。欢迎贡献 👉贡献指南：

代码贡献

新算子：开发自定义记忆处理算子（检索、总结等）
后端实现：添加对新向量存储或 LLM 提供商的支持
记忆服务：扩展新的记忆类型或能力
API 增强：改进现有端点或添加新端点

文档改进

集成示例：展示如何将 ReMe 与不同智能体框架集成
算子教程：记录自定义算子开发
最佳实践指南：分享有效的记忆管理模式
用例研究：展示 ReMe 在实际应用中的使用

📄 引用

@software{AgentscopeReMe2025,
  title = {AgentscopeReMe: Memory Management Kit for Agents},
  author = {Li Yu and
            Jiaji Deng and
            Zouying Cao and
            Weikang Zhou and
            Tiancheng Qin and
            Qingxu Fu and
            Sen Huang and
            Xianzhe Xu and
            Zhaoyang Liu and
            Boyin Liu},
  url = {https://reme.agentscope.io},
  year = {2025}
}

@misc{AgentscopeReMe2025Paper,
  title={Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution},
  author={Zouying Cao and
          Jiaji Deng and
          Li Yu and
          Weikang Zhou and
          Zhaoyang Liu and
          Bolin Ding and
          Hai Zhao},
  year={2025},
  eprint={2512.10696},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.AI},
  url={https://arxiv.org/abs/2512.10696},
}

⚖️ 许可证

本项目基于 Apache License 2.0 开源，详情参见 LICENSE 文件。

30 KiB Raw Blame History Unescape Escape

📰 最新进展

✨ 架构设计

🧠 任务记忆 / 经验记忆（Task Memory/Experience）

👤 个人记忆（Personal Memory）

🔧 工具记忆（Tool Memory）

🧠 工作记忆（Working Memory）

🛠️ 安装

通过 PyPI 安装（推荐）

从源码安装

环境变量配置

🚀 快速开始

启动 HTTP 服务

启动 MCP Server

核心 API 用法

任务记忆管理

个人记忆管理

工具记忆管理

工作记忆管理

📦 开箱即用的记忆库

可用记忆包

加载预构建记忆

🧪 实验结果

🌍 Appworld 实验

🧊 Frozenlake 实验

🔧 BFCL-V3 实验

🛠️ 工具记忆基准

📚 资源

快速入门

集成指南

记忆系统配置

高级主题

⭐ 社区与支持

🤝 参与贡献

代码贡献

文档改进

📄 引用

⚖️ 许可证

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