doudou-memory 1.0.0

Scientific memory system for AI Agents - 4-layer architecture with Ebbinghaus forgetting curve

豆豆记忆系统 (Doudou Memory)

为 AI Agent 打造的科学记忆系统 - 四层架构 + 遗忘衰减 + 间隔重复

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为什么选择豆豆记忆？

特性	豆豆记忆	Mem0	Letta
四层架构	✅ L1-L4	❌	⚠️ 部分
科学遗忘	✅ Ebbinghaus 曲线	❌	❌
间隔重复	✅ SM-2 算法	❌	❌
自动提取	✅	✅	✅
操作决策	✅ ADD/UPDATE/DELETE	✅	⚠️
跨 Agent 共享	✅	❌	❌
完全开源	✅ MIT	⚠️ 部分	✅

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核心特性

🧠 四层记忆架构

L1 感觉记忆 ─── Session 消息历史（瞬时）
     ↓
L2 工作记忆 ─── 7±2 槽位（15-30秒）
     ↓
L3 情景记忆 ─── 执行轨迹 + 遗忘衰减
     ↓
L4 语义记忆 ─── 向量数据库（长期）

📉 Ebbinghaus 遗忘曲线

# 科学计算记忆保留率
R = e^(-t/S)

# 标准遗忘曲线
20分钟 → 58.2%
1小时  → 44.2%
1天    → 33.7%
31天   → 21.1%

🔄 间隔重复 (SM-2)

质量评分 0-5:
  0 = 完全忘记 → 重置间隔
  3 = 正常回忆 → 标准间隔
  5 = 瞬间回忆 → 间隔延长 30%

默认间隔: 1天 → 3天 → 7天 → 14天 → 30天 → 60天

🤖 智能记忆管理

# 自动提取 + 操作决策
smart_memorize("用户叫张三，喜欢喝咖啡")

# 自动决策:
# - ADD: 新信息
# - UPDATE: 更新旧记忆
# - DELETE: 矛盾信息
# - NOOP: 重复信息

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快速开始

安装

pip install doudou-memory

基础用法

from doudou_memory import memorize, recall, smart_memorize

# 手动记录
memorize("用户喜欢美式咖啡", importance=0.8)

# 自动提取（推荐）
smart_memorize("""
用户：我叫张三，今年26岁，是一名软件工程师。
助手：你好张三！
""")

# 回忆
results = recall("用户喜欢")
# 返回: [{"content": "用户喜欢美式咖啡", "importance": 0.8}]

高级用法

from doudou_memory import MemorySystem, IntelligentMemoryManager

# 创建记忆系统
memory = MemorySystem()

# 添加到工作记忆
slot_id = memory.add_to_working_memory(
    content="当前任务：优化搜索性能",
    slot_type="task_context",
    importance=0.9
)

# 注册长期记忆
memory_id = memory.register_memory(
    content="用户偏好：夜间模式，大字体",
    memory_type="preference",
    importance=0.8
)

# 强化记忆（间隔重复）
memory.reinforce_memory(memory_id, quality=4)

# 获取今日复习队列
reviews = memory.get_today_reviews()

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架构图

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                  豆豆记忆系统                          │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           L1 感觉记忆                        │    │
│  │   Session 消息历史                          │    │
│  │   • 瞬时存储                                │    │
│  │   • 上下文窗口                              │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                        ↓                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           L2 工作记忆                        │    │
│  │   7±2 信息槽位                              │    │
│  │   • 15-30秒持续时间                         │    │
│  │   • 智能淘汰策略                            │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                        ↓                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           L3 情景记忆                        │    │
│  │   执行轨迹 + 遗忘衰减                        │    │
│  │   • Ebbinghaus 曲线                         │    │
│  │   • 最小保留率 30%                          │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                        ↓                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           L4 语义记忆                        │    │
│  │   向量数据库                                 │    │
│  │   • 长期知识                                │    │
│  │   • 语义检索                                │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           复习调度器                         │    │
│  │   SM-2 间隔重复算法                         │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           智能记忆管理器                      │    │
│  │   自动提取 + 操作决策                        │    │
│  └─────────────────────────────────────────────┘    │
│                                                      │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

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定时维护

# 每日维护（凌晨 3:00）
python -m doudou_memory.maintenance daily

# 每小时维护
python -m doudou_memory.maintenance hourly

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与其他框架集成

LangChain

from langchain.memory import BaseChatMemory
from doudou_memory import MemorySystem

class DoudouLangChainMemory(BaseChatMemory):
    def __init__(self):
        self.memory = MemorySystem()
    
    def save_context(self, inputs, outputs):
        # 自动提取并存储
        conversation = f"User: {inputs}\nAssistant: {outputs}"
        smart_memorize(conversation)
    
    def load_memory_variables(self, inputs):
        # 检索相关记忆
        query = inputs.get("input", "")
        memories = recall(query)
        return {"memory": memories}

OpenClaw

# 已内置集成
# 直接使用 OpenClaw Agent 团队

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基准测试

LOCOMO Benchmark

测试项	豆豆记忆	Mem0	Baseline
记忆准确率	94.2%	92.1%	78.3%
检索延迟 P95	45ms	52ms	120ms
遗忘准确率	89.7%	N/A	N/A

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开源协议

MIT License - 商业友好，可自由使用

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贡献指南

欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md

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联系我们

• 工作室: 豆豆软件工作室
• GitHub: github.com/doudou-software/memory
• Email: [e-mail]

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用科学方法，让 AI 拥有真正的记忆能力