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https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
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docs: update README/README_CN and add assets/images
This commit is contained in:
chrishuan
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@@ -1,10 +1,10 @@
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<div align="center">
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<img src="./logo.png" alt="TencentDB Agent Memory" width="880" />
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<img src="./assets/images/logo.png" alt="TencentDB Agent Memory" width="880" />
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### TencentDB Agent Memory
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面向生产级 Agent 的自进化记忆基础设施 —— **短期压缩 × 长期沉淀**。
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让 Agent 记住固定流程、沉淀历史经验、复用用户偏好，**把人的注意力从重复工作中释放出来，回到创造、判断和生活本身**。
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[](https://www.npmjs.com/package/@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb)
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[](./LICENSE)
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@@ -27,26 +27,28 @@
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**作为 OpenClaw 插件接入后**：最高节省 **63.59% Token**，通过率相对提升 **41.18%**；PersonaMem 准确率从 **48%** 提升到 **76%**。
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| 记忆能力 | 场景 / Benchmark | 提升效果 |
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| **短期记忆压缩** | WideSearch 200 题网页搜索 | Token 最高节省 **63.59%**，通过率相对提升 **41.18%** |
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| **短期记忆压缩** | SWE-bench 500 题代码修复 | 完成率 **58.4% → 64.2%**，相对提升 **9.93%**，Token 节省 **33.09%** |
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| **短期记忆压缩** | AA-LCR 800 题长文分析 | 准确率 **44.0% → 47.5%**，总 Token 节省 **31%** |
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| **长期个性化记忆** | PersonaMem：6000+ 消息 / 589 题 | 准确率 **48% → 76%**，相对提升 **59%** |
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| 记忆能力 | Benchmark | Clawpro 成功率 | 加插件后成功率 | 相对变化 | Clawpro Token 消耗 | 加插件后 Token 消耗 | 相对变化 |
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| :--- | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
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| **短期记忆** | WideSearch | 8.5% | **12%** | **+41.18%** | 174.31M | **63.46M** | **−63.59%** |
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| **短期记忆** | SWE-bench | 58.4% | **64.2%** | **+9.93%** | 3474.1 | **2375.4** | **−33.09%** |
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| **短期记忆** | AA-LCR | 44.0% | **47.5%** | **+7.95%** | 112.0M | **77.3M** | **−31%** |
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| **长期记忆** | PersonaMem | 48% | **76%** | **+59%** | — | — | — |
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> 超长 Session 评测不是单题清空上下文，而是把多个任务拼接到同一个 Session 中连续执行。例如 SWE-bench 每个 Session 连续执行 50 个任务，用来模拟真实长程 Agent 的上下文累积压力。
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## 简单介绍
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## 项目简介
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**TencentDB Agent Memory 不是把历史暴力堆进上下文，也不是把一切压成不可恢复的摘要。**
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**Memory 不是为了让 AI 存下所有东西，而是为了让人不必重复所有事情。**
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我们把记忆设计成一套分层信息管理系统：低层保留原始证据，高层保留语义结构；当前需要的进入上下文，暂时不用的外部化保存，需要时再沿着索引找回。
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TencentDB Agent Memory 帮助 Agent 学会你的流程、保留任务上下文、复用历史经验，让人把注意力留给判断、创造和真正有价值的工作。
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数据库负责事实检索，文件系统负责任务画布、场景块和用户画像。短期记忆压缩解决长任务中的过程信息过载，长期个性化记忆解决跨会话的用户理解沉淀。
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真实工作里，很多内容不应该被用户反复交代：固定 SOP、常用分析口径、项目背景、用户偏好等。因此，我们把这些稳定经验沉淀下来，让 Agent 在合适的时候自动复用。
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> **让 Agent 少背负，但不丢失；少重复，但能追溯。**
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TencentDB Agent Memory 不是简单的历史记录、不可恢复的摘要，也不是单纯的 RAG。我们把记忆设计成一套分层信息管理系统：数据库负责可检索、可过滤、可召回的事实底座；文件系统负责承载可读、可编辑、可逐步展开的任务画布、场景块和用户画像。短期记忆压缩解决长任务中的过程信息过载，长期个性化记忆解决跨会话的用户理解沉淀。
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> **让 Agent 记住该记的，让人专注于更有价值的创造。**
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它由两块能力组成：
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@@ -71,7 +73,7 @@
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TencentDB Agent Memory 用 L0 → L3 的金字塔管线逐层提纯：
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<p align="center">
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<img src="./memory-pyramid.png" alt="TencentDB Agent Memory L0 to L3 semantic pyramid" width="860" />
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<img src="./assets/images/memory-pyramid.png" alt="TencentDB Agent Memory L0 to L3 semantic pyramid" width="860" />
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</p>
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上层画像负责让 Agent “懂你”，下层记忆负责在事实细节上兜底。这样 Agent 既能有宏观判断，也能在需要时查到具体证据。
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@@ -291,6 +293,17 @@ TencentDB Agent Memory 的核心不是“多存一点”，而是**把信息按
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| [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) | 版本变更记录 |
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| [`openclaw.plugin.json`](./openclaw.plugin.json) | OpenClaw 插件声明与配置 Schema |
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## 社区与贡献
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我们欢迎一切形式的贡献——Bug 反馈、功能建议、文档勘误、Benchmark 复现、生态集成，或者一个 Pull Request 都可以。Agent 记忆这件事远未有定论，希望和大家一起把它做出来。
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- 🐞 **发现 Bug 或有疑问？** 欢迎到 [GitHub Issues](https://github.com/<org>/<repo>/issues) 提交，我们会在 24 小时内响应。
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- 💡 **有想法想交流？** 欢迎在 [GitHub Discussions](https://github.com/<org>/<repo>/discussions) 发起讨论。
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- 🛠️ **想贡献代码？** 请先阅读 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。
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- 💬 **想加入交流群？** 扫码加入 **Agent Memory 微信社群**，与早期开发者直接对话。
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<img width="200" height="146" alt="766450d8a7b30aa7e67121b4981f1810" src="https://github.com/user-attachments/assets/7cbbb57a-ec81-4f92-b0bd-7f3c5d760c1e" />
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## Roadmap
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@@ -313,9 +326,9 @@ TencentDB Agent Memory 的核心不是“多存一点”，而是**把信息按
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如果有任何建议，欢迎提出issue讨论。
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</td>
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<td width="32%" align="right">
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<img src="./star-helper.png" alt="Star TencentDB Agent Memory" width="260" />
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<img src="./assets/images/star-helper.png" alt="Star TencentDB Agent Memory" width="260" />
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</td>
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</tr>
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</table>
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[MIT](./LICENSE) © TencentDB Agent Memory Team
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[MIT](./LICENSE) © TencentDB Agent Memory Team
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