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mirror of https://github.com/agentscope-ai/ReMe.git synced 2026-08-28 05:25:04 +00:00

feat: extract Daily Paper into an independently packaged plugin (#491 )

* feat: extract Daily Paper into a plugin

* fix: satisfy clean-environment quality checks

* fix: address daily paper review feedback

2026-08-26 17:32:46 +08:00

22 KiB

Raw Blame History

ReMe Logo

面向 AI Agent 的 local-first 自进化个人知识库。

历史版本：0.3.x · 0.2.x · MemoryScope

🧠 ReMe 将对话和资料持续沉淀为可读、可编辑、可检索、相互链接的 Markdown 记忆。它可以与 QwenPaw、OpenClaw、Hermes 和 Claude Code 等 Agent 协作，在持续整理知识的同时，始终把文件控制权留给用户。

✨ 核心创新

Memory as File, File as Memory：以带 frontmatter 和 wikilink 的 Markdown 作为记忆节点，用户和 Agent 都能直接查看、编辑、移动和备份。
自进化知识库：Auto Memory、Auto Resource 和 Auto Dream 把对话与资料逐步加工为 daily 记忆和长期知识，Auto Link 再将关系与来源写回文件。
渐进式混合搜索：融合 wikilink、BM25 和可选 embedding，从关键词匹配、语义召回到关系扩展，避免一次性将所有邻居全文塞入上下文。
Agent 友好集成：可通过 SKILL.md + CLI 读写和维护同一个本地 workspace，也支持 HTTP、MCP 和 Python API 接入。

ReMe 设计理念

🔭 适用场景

Personal assistants：为 QwenPaw、 OpenClaw、Hermes 等个人助理提供用户可编辑的长期记忆层。
Coding agents：在接入 Claude Code 等 coding agent 时，跨会话保留代码风格、项目背景、仓库决策和流程经验。
LLM Wiki：把对话、笔记和资料转化为可检索、可追溯、可链接的 Markdown 知识库，由用户和 Agent 共同维护。
Self-evolving agents：帮助 Agent 从经验中学习，把成功路径、失败尝试、可复用流程和阶段性反思沉淀为记忆。

📰 新闻

[2026.08] - 发布 @agentscope-ai/reme，为 DeepSeek Harness 提供原生 ReMe 记忆集成。
[2026.08] - 发布 ReMe 博客，系统介绍本地优先的记忆架构、自进化工作流、混合检索、主动发现与评测结果。
[2026.08] - 基于 ReMe 的智能体工具使用经验驱动增强方法已发布，见 arXiv:2608.03403。
[2026.07] - 新增可选插件：每日论文用于论文发现与解析， Auto Fin用于研究最近 24 小时的主题相关财联社新闻，通过本地记忆搜索回顾历史材料并构建 wikilink。
[2026.07] - 我们的论文 Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution 已被 Findings of ACL 2026 接收。

🚀 快速开始

安装

ReMe 要求 Python 3.11+。

从 pip 安装：

pip install "reme-ai[core]"

从源码安装：

git clone https://github.com/agentscope-ai/ReMe.git
cd ReMe
pip install -e packages/reme_ai_studio -e ".[core]"
cd website
npm ci
npm run build:static
cd ..

静态构建要求 Node.js 22.13 或更高版本，并让源码安装可以直接使用 Studio。

DeepSeek Harness 集成

启动 ReMe 服务后，将 npm 包安装到 DeepSeek Harness 的 Web profile：

dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme

插件会在 Agent step 前检索相关 ReMe 记忆，并将主 Agent 已完成的对话提交给自动记忆任务。配置方法见 TypeScript 集成指南。

环境变量

如果需要 LLM 驱动的记忆演化或 embedding 检索，可以配置环境变量。embedding 默认关闭，因此默认配置不会启动 embedding 模型，也不需要 embedding API key。

cat > .env <<'EOF'
# 可选：仅在配置中显式启用 embedding 组件后使用。
# EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
# EMBEDDING_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

# 必须：auto_memory、auto_resource 和 auto_dream 需要 LLM。
LLM_API_KEY=sk-xxx
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
EOF

基础文件读写、BM25 检索、wikilink 遍历和 proactive topics 读取可以先不配置 LLM 凭证。

Note

如需启用基于 embedding 的语义检索，请取消 reme/config/default.yaml 中 components.as_embedding 和 components.embedding_store 的注释，并将 components.file_store.default.embedding_store 从 "" 改为 default。完整说明见记忆检索文档。

启动服务

reme start

默认服务地址是 127.0.0.1:2333。如果端口被占用，可以指定其他端口：

reme start service.port=8181
# reme start workspace_dir=/tmp/reme-demo service.port=8181

reme version
reme health_check
reme help
curl -s http://127.0.0.1:2333/version -H 'Content-Type: application/json' -d '{}'

ReMe Studio（可选）

上面的 core 安装已包含 Studio。启动 ReMe 后，打开 http://127.0.0.1:2333/ 即可浏览、编辑和搜索 workspace。如需为基础安装单独添加 Studio，可使用 pip install "reme-ai[web]"。源码构建、配置和开发说明见 ReMe Studio 指南。

5 分钟记忆 Demo

服务运行后，可以写入一个记忆节点，让 ReMe 索引并检索它：

reme write \
  path=digest/wiki/quick-start-demo \
  name="Quick Start Demo" \
  description="第一个 ReMe 记忆节点" \
  content="# Quick Start Demo

ReMe 会把 Agent 记忆保存为可读的 Markdown。

相关链接：[[digest/wiki/memory-as-file.md]]"

reme search query="agent memory markdown" limit=5
reme read path=digest/wiki/quick-start-demo start_line=1 end_line=20

生成的文件是普通 Markdown，并带有 frontmatter：

---
name: Quick Start Demo
description: 第一个 ReMe 记忆节点
---

# Quick Start Demo

ReMe 会把 Agent 记忆保存为可读的 Markdown。

相关链接：[[digest/wiki/memory-as-file.md]]

📚 使用指南

下列 Markdown 文档覆盖主要使用流程，并以当前代码的运行时契约为准。

文档	主要内容
快速开始	安装 ReMe、启动服务，并执行首次文件和记忆操作。
插件管理	安装、查看、校验、启用和卸载本地 ReMe 插件。
Memory as File	理解 workspace 分层、frontmatter、wikilink、chunk 和文件事实来源模型。
Auto Memory	保留过滤后的对话来源记录，并提炼可复用的 daily 记忆卡片。
Auto Resource	导入支持的文本资料，转换为可追溯来源的 daily 卡片。
Auto Dream 与 Auto Link	将 daily 记忆整理为持续演化的 digest 节点和可读 wikilink 关系。
记忆检索	使用 BM25、可选向量、RRF 融合、行号范围召回和渐进式链接扩展。
Proactive	安全读取兴趣主题，并将其接入宿主 Agent 的决策流程。
Agent 接入场景	在 CLI/SKILL.md、HTTP、MCP 和嵌入式 Python 集成之间选择。
框架说明	理解 Application、Job、Step、Component、service、配置和生命周期边界。
ReMe 博客	了解完整产品故事、设计动机、使用示例和评测摘要。

🔌 插件

插件是可选的独立 Python distribution，可以贡献 Component、Step、Job backend 和配置，并通过配置显式启用。每日论文与 Auto Fin 均已独立打包，源码 distribution 位于 plugins/。

插件	能力
每日论文	发现并排序论文，使用 Agent 解读 PDF，生成文件化论文笔记和五分钟简报。
Auto Fin	拉取主题相关财联社新闻，搜索 ReMe 历史材料并生成带 wikilink 的 Markdown 报告。

📁 记忆系统

Memory as File, File as Memory.

ReMe 将 记忆视为文件，让过滤后的对话来源记录和外部资料从 session/、resource/ 渐进加工到 daily/，再沉淀为 digest/。默认 workspace 是当前目录下的 .reme/；可通过 workspace_dir=... 选择其他由用户控制的位置。

目录结构

<workspace_dir>/
├── metadata/       # 可重建的索引、图谱、catalog 和缓存
├── session/        # 对话来源记录和 Agent session
│   ├── dialog/
│   │   └── <session_id>.jsonl  # auto_memory 保存的来源消息
│   └── claude_code/
│       └── <session_id>.jsonl  # auto_memory_cc 使用的 ReMe 副本
├── mem_session/    # Agent wrapper 生成的 session/配置，不是用户记忆
│   ├── agentscope/
│   ├── claude_config/
│   └── codex/
├── resource/            # 外部原始材料
│   ├── <resource>.<ext>  # 根目录文件进入当天 daily 层
│   └── YYYY-MM-DD/
│       └── <resource>.<ext>
├── daily/               # 浅加工记忆：当天事实、对话摘要、资源解读
│   ├── YYYY-MM-DD.md
│   └── YYYY-MM-DD/
│       ├── <generated_name>.md  # 按主题命名的对话或资源卡片
│       └── interests.yaml
└── digest/              # 长期记忆：个人事实、流程经验、知识节点
    ├── personal/
    │   └── {topic/event}.md
    ├── procedure/
    │   └── {topic/event}.md
    └── wiki/
        └── {topic/event}.md

ReMe 文件化记忆系统总览

🧭 记忆设计理念

ReMe 遵循 capture → index → consolidate → recall 的循环。workspace 文件是持久化的事实来源，metadata/ 中的内容均可重建。

能力	入口	作用	输出
`auto_memory`	Agent hook 或 `reme auto_memory`	提炼有长期价值的对话事实，同时保留过滤后的对话来源记录。	`session/dialog/*.jsonl`、`daily/<date>/<generated-name>.md`
`auto_resource`	资源监听或 `reme auto_resource`	将 `resource/` 下的文件转为带来源链接、按内容命名的 daily 卡片。	`daily/<date>/<resource-card>.md`
`auto_index`	后台监听或 `reme reindex`	实时索引 `daily/` 和 `digest/` 中的 Markdown；全量重建还会扫描 `resource/` 和 JSONL。	可检索的 chunks、BM25、wikilink 图谱和可选向量
`auto_dream`	`dream_cron` 或 `reme auto_dream`	默认从最近两天内变化的文件中最多提取 5 个可复用 unit，再创建、印证、补充或修正 digest 节点。	`digest/**`、`daily/<date>/interests.yaml`
`proactive`	Agent 决定主动行动前调用 `reme proactive`	读取 `auto_dream` 生成的 topics；是否以及如何提醒用户由宿主 Agent 决定。	来自 `daily/<date>/interests.yaml` 的结构化 topics

搜索返回带行号范围的相关 chunks 和数量受限的 wikilink 邻居；可选向量结果通过 RRF 与 BM25 融合。

Important

proactive 只读取并暴露 Auto Dream 生成的兴趣主题，不会自行联网、发送通知或改写知识库；是否以及如何使用主题，由宿主 Agent 决定。

📊 性能表现

ReMe 通过 Agent 多轮搜索与读取的方式，评测多会话和超长上下文中的记忆能力。下表为仓库中已公开的参考实验结果；模型、prompt、数据集和评判细节见各评测文档。

基准	设置	样本量	Agentic 得分	主要检验内容
LongMemEval cleaned-s	整体	500 题	89.4%	跨会话检索、知识更新与时间推理
BEAM	100K 上下文	20 cases / 400 题	66.1%	十类长上下文记忆任务
BEAM	1M 上下文	35 cases / 700 题	65.0%	超长对话设置

在仓库的 π-Bench 评测中，ReMe Agent 在 5 种用户角色上的平均 PROC 得分为 0.580 ，比相同测试模型配置的 NanoBot 高 2.4%。PROC 用于评估隐藏意图完成、针对性澄清、跨会话偏好和规范复用、跨任务依赖推断以及欠规格请求推进等主动性能力。

🤝 Agent-friendly Integration

ReMe 既可以作为本地记忆服务，通过 CLI、HTTP API 或 MCP server 接入，也可以通过 Python API 嵌入宿主进程。不同 Agent 可以选择适合自身 runtime 的路径。

Agent	推荐接入方式	接入后能力
QwenPaw	通过 Python API 在进程内嵌入 ReMe。	复用宿主应用的生命周期和模型配置，同时保持 memory 本地、文件化。
Claude Code	启动 streamable HTTP MCP service，并安装 integrations/claude_code/reme。	MCP recall tools、`reme-memory` skill，以及自动记录会话的 Stop hook。
Hermes	启动 HTTP service，并安装 integrations/hermes_agent。	在模型调用前自动召回相关记忆，并在每轮对话完成后异步调用 `auto_memory`。
Other CLI-capable agents (OpenClaw/Codex)	复制或安装 skills/reme_memory/SKILL.md。	通过 CLI 搜索、读取和写入记忆；自动记录需要宿主 Agent 显式接入会话生命周期。

集成演示

	Auto Memory	Auto Dream
QwenPaw
Claude Code

🛠️ ReMe Operations

运行 reme help 可查看完整 job 列表。常用 workspace 与维护命令如下：

命令	作用
`reme status`	查看有状态数据组件的内存估算及进程 RSS。
`reme search`	默认使用 BM25 和 wikilink 检索，启用后增加向量检索。
`reme read` / `reme write` / `reme edit`	检查和维护 Markdown 记忆文件。
`reme traverse` / `reme graph_snapshot`	浏览 wikilink 邻域或按类别组织的 digest 图。
`reme chat`	与可感知 workspace 的只读 Agent 进行流式对话；需要 LLM 凭证。
`reme reindex`	基于已有文件重建检索和 wikilink 索引。

🤝 社区与支持

问题反馈、需求与帮助：请先查看 Open Issues；如无相关讨论，可新建 Issue 说明背景、目标行为和影响范围。
代码贡献：改动前建议阅读贡献指南。架构与扩展方式以源码、schema 和测试为准。
文档贡献：用户可见文档请提交到统一文档仓库的 reme/<version>/{en,zh}/ 目录。
提交规范：建议使用 Conventional Commits，例如 feat(search): add link expansion option、 docs(zh): update quick start。
提交前检查：提交 PR 前请尽量运行 pre-commit run --all-files 和 pytest；如有依赖 LLM、embedding 或外部服务的测试无法运行，请在 PR 中说明。
项目文档：访问 reme.agentscope.io。

贡献者

感谢所有为 ReMe 做出贡献的朋友们：

📄 引用

@software{ReMe2026,
  title = {Remember me, Refine me: Memory Management Kit for Agents},
  author = {ReMe Team},
  url = {https://reme.agentscope.io},
  year = {2026}
}

⚖️ 许可证

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

22 KiB Raw Blame History Unescape Escape