heropen
本地 AI 记忆系统。记忆存在你自己的机器上，不上传、不同步、不收走；它会自动整理与裁剪，让你越用越准。
名字由来
名字来自两处：her 取自 Hermes（你正在与之对话的这个 agent），open 取自 OpenClaw（开放）。her + open 拼在一起就是 heropen。
拆开来看，heropen 以 hero 开头——呼应漫威超级英雄的意象。它是一个记忆层：记住你，并替你的 agent 把事情记下来。
安装
pip install heropen
重启你的 agent，完成。
首次启动会自动探测你的 agent（Claude Code、Cursor、Windsurf 或任意 MCP 客户端），建好数据库并注册记忆工具。你的 agent 会注意到这次新安装，并引导你完成设置。
30 秒快速上手
# 存一条记忆
heropen add "项目使用 FastAPI + SQLAlchemy，测试用 pytest"
# 搜索记忆
heropen search "项目技术栈"
# 查看状态
heropen status
# 诊断问题
heropen diagnose
接入你的 agent（MCP）
兼容任意支持 MCP 的 agent。v1.8+ 自动探测并配置，无需手动步骤。
也可手动加到 agent 配置：
{
"mcpServers": {
"heropen": {
"command": "heropen",
"args": ["mcp"]
}
}
}
重启 agent，它就有了记忆。把一条 bug 修复存一次，跨会话永久记住。
隐私承诺
数据留在你本机。无遥测。无心跳 ping。 所有记忆存于本地 SQLite 数据库。向量检索默认使用本地 embedding 模型（fastembed，执行 pip install heropen[embedding] 即可）——完全离线、零成本。你也可以把 EMBEDDING_ENDPOINT 和 EMBEDDING_API_KEY 环境变量指向你自托管的 embedding endpoint（兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings），这样永远不会向任何第三方云付费。记忆文本仅用于生成向量，绝不上报。
如果本地 embedding 模型与自托管 endpoint 都没配置，搜索会自动降级为快速全文（FTS）匹配——依然完全离线、零成本。所以 pip install heropen 可零配置直接使用；embedding 只是提升检索质量，绝不会卡住基础使用。
本地能力不上收（当前）：当前版本的本地记忆读写、检索与面板能力不会被迁移为必须联网的云端服务；免费层已提供的能力不会在后续版本中被削减。可选的联网加速项（例如你自托管的 embedding endpoint）不属于此承诺范围——它们默认关闭，启用与否完全由你决定。
为什么是本地
当记忆被做成云端原语，你的对话历史、工作上下文就被存在别人的服务器上。heropen 的选择相反：记忆写在 ~/.heropen/，一个 agent 一个 SQLite 文件，数据物理不出本机。
heropen 不上传记忆内容、不做云端同步、不收集使用数据；当前版本的核心能力无外联，不上收为必须联网的云服务。云能给你的，是方便；本地给你的，是只有你拿得走。
记忆属于你
记忆存在你本机的 ~/.heropen/ 目录下，每个 agent 一个 SQLite 文件。你可以随时：
- 备份 / 导出：
heropen export把全部记忆导出为本地 JSON（heropen import可再导入）； - 删除 / 清空：
heropen delete <id>删单条，rm ~/.heropen/*.db清空整个库——不需要经过我们，也不需要联网。
更友好的 Markdown + YAML 导出（人类可读、无损往返、可再导入）已在路线图中规划。目标是「可读、可带走、可回来」，而不是「与谁互通」。
合规声明
heropen 是本地优先的记忆与上下文工具，你的数据始终保存在本机、由你完全掌控。我们遵循《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》的相关要求，本地优先的架构天然满足其中关于用户数据控制权与透明度的条款，运行过程对你透明、可控。
开源范围
免费版完全开源（Apache-2.0）。商业层（Plus / 企业版）闭源。
为什么选 heropen
| heropen（免费） | 其他方案 | |
|---|---|---|
| 存储 | 不限量 | 通常有限额 |
| 检索 | 不限次 | 按次计费 |
| 需要联网 | 否 | 是 |
| 数据归属 | 你的机器 | 他们的服务器 |
| 安装 | 一行 pip install |
服务器 + 配置 |
免费 = 完整核心功能，无功能阉割。
heropen 的差异点
本地优先不是 heropen 独有的卖点——已经有十几个同类项目走 SQLite + MCP。heropen 真正占住、且别人还没占的位置是这三件事：
- 多 agent 的私有域 / 共享域分层。免费层给 2 个完全私有的 agent（Hermes / WorkBuddy 这类高频常驻 agent 各占一个隔离库），再加一个可选的共享域（
_shared）让 agent 之间按需交换知识。大多数竞品只有一个扁平的命名空间。 - 对话前的时间感知（v1.8.7 起）。agent 每次开场会自动拿到本地时间、时段词、距上次对话间隔、是否跨睡眠周期——交互侧的时间基准，目前没人做。
- 零依赖的安装面。
pip install heropen一行即可，不需要 Docker、不需要 Postgres、不需要 Ollama。同类里少有能做到「无前置依赖就能跑」的。
如何选型
选记忆方案，不只看召回率，看五件事：
- 部署门槛：
pip install一行就能跑，还是要 Docker / Postgres / Ollama / API key 才能启动？ - 依赖与成本：写入路径烧不烧 LLM token？是否零外部依赖？
- 可移植性：记忆能不能导出成可读文件、带走、再导入？
- 安全默认值：监听端口默认绑 loopback 还是
0.0.0.0？是否零遥测？ - 工程税：写入纪律与失效机制是否清晰？与 Prompt Cache 是否冲突？跨模型容量上限如何处理？Embedding 迁移有没有数据税？
跑一句 heropen doctor，上面五项会逐项给你「通过 / 提示 / 告警」三态自检。
链接
路线图
- 当前聚焦桌面本地使用。移动端 / 跨设备同步不在当前范围内——它与「数据不出本机」的默认承诺冲突，我们不会为了「表态」而做半成品。若未来做，也必然是用户自有存储 + 端到端加密 + 默认关闭的形式。
- Markdown + YAML 记忆导出（无损往返）。
- 更多 agent 私有 / 共享域的产品化能力。
许可证
Apache-2.0
1 maintainer
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
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File details
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- Tags: Python 3
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twine/7.0.0 CPython/3.13.14
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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