「supermemory」开源 AI 记忆与上下文引擎：给 Agent、RAG 和用户画像统一一层 Memory API

supermemory 是一个面向 AI Agent 的记忆与上下文引擎，也可以作为个人或公司的“AI 大脑”来用。它把长期/短期记忆、用户画像、混合搜索、连接器和文件处理放进同一个上下文层，让 AI 不再只依赖当前会话。

项目以 TypeScript 为主，MIT 开源，仓库目前约 23.5k stars。官方 README 里把它定位为“Memory API for the AI era”，并强调在 LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem 这些 AI memory benchmark 上拿到 #1。

不只是 RAG，而是用户记忆和知识检索一起做

传统 RAG 更像是从文档里找片段，而 supermemory 关注的是“用户和上下文会随时间变化”这件事。它会从对话中抽取事实，处理偏好、项目状态、最近活动、知识更新和矛盾信息，也能让临时事实过期或被遗忘。

开发者可以通过一个 API 存储对话或内容，再用 profile/search 接口拿到用户画像和相关记忆。README 里的例子展示了 TypeScript 与 Python SDK：写入一段“用户偏好 TypeScript 和函数式模式”的内容后，就可以在后续请求里拿到长期事实、最近动态和相关 search results。

面向产品、Agent 和个人 AI 工具

supermemory 的应用面比较宽：对个人用户，它提供 App、浏览器扩展、插件和 MCP server，让 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等客户端接入持久记忆；对开发者，它提供 memory、RAG、用户画像、连接器和文件处理能力。

连接器覆盖 Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub 和 Web Crawler；文件处理支持 PDF、图片 OCR、视频转录和代码 AST-aware chunking。框架集成方面，README 提到 Vercel AI SDK、LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK、Mastra、Agno、Claude Memory Tool、n8n 等。

如果你在做 AI Agent、个性化助手、企业知识库或需要跨会话记忆的产品，supermemory 值得看。它把“存内容、抽记忆、建用户画像、混合检索、接外部数据源”这些上下文工程模块组合成了一套可直接调用的基础设施。

来源：GitHub、Docs