EverMind

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EverMind为需要跨会话、平台和时间记忆的LLM代理构建记忆基础设施。其旗舰产品EverOS将碎片化的聊天记录和文档转化为结构化、自我演化的记忆,使代理能够保持一致性,而不是每次对话都重置。公司还提供EverMe,这是一个个人记忆中心,允许多个代理共享一个你的个人资料。

大多数代理堆栈将记忆视为向量存储:嵌入文本、检索片段、粘贴到提示中。EverOS采取了一条不同的路径,采用受Engram启发的生命周期,将交互结构化为MemCells和MemScenes,然后只重建每个查询所需的上下文。团队在LoCoMo(93.05%)、LongMemEval(83%)和HaluMem(93.04%)等长时记忆基准测试中报告了先进的得分。

EverOS作为托管云服务发布,也可以在Apache 2.0许可证下自托管。一次API调用可以摄取消息、图像、PDF、电子表格和URL。代理可以将任务轨迹记录为Cases,随着时间推导成可重用的Skills。支持的集成包括MCP服务器和Claude Code、OpenClaw及相关编码代理的插件。

该平台面向构建多代理系统、个性化伴侣、客户支持机器人和公司知识库的团队。网站上的用例涵盖了AI穿戴设备、编码代理编排以及名为Reunite的公共团聚项目等多方面内容。

主要功能:
  1. 代理轨迹成为自动推广为可重用技能的案例

  2. 一个API同时处理PDF、图片、文档、电子表格和URL

  3. Memory Bank UI区分用户、群组和代理的记忆层

  4. 93%以上的LoCoMo准确率,p95检索延迟低于500毫秒

  5. 云管理或自托管,支持Markdown导出和Apache 2.0许可

  6. MCP服务器支持Claude Code和OpenClaw插件

Pros:
  1. 开源 EverOS 堆栈采用 Apache 2.0 许可证发布,支持 Markdown 导出且无供应商锁定。

  2. 在 LoCoMo 数据集上报告了 93.05% 的准确率,p95 检索延迟低于 500 毫秒。

  3. 单一 API 可处理消息、图像、PDF、电子表格和 URL,无需单独的管道。

  4. Agent 轨迹可提炼为可复用的技能,随着您的 Agent 团队不断发展。

  5. 支持 SQLite、Postgres、FAISS、Milvus 和 pgvector,适用于自托管部署。

Cons:
  1. Cloud Pro 在测试阶段免费,正式发布后价格为每月 25 美元。

  2. 企业级别需要联系销售以获取定制额度。

  3. 记忆感知和整合会增加可配置的 LLM 调用开销。

常见问题:

什么是 EverOS?

EverOS 是 EverMind 为大型语言模型(LLM)代理开发的自组织记忆操作系统。它将长期交互历史结构化为 MemCells 和 MemScenes,使代理能够保持一致性、可更新性和可追溯性,而不依赖于扁平的向量检索。

EverOS 与经典的 RAG 有何不同?

经典的 RAG 存储文本、进行嵌入、检索片段并将其粘贴到提示中。EverOS 则运行完整的记忆生命周期:它结构化原始交互,将其整合为语义主题,并重构每次查询所需的最小上下文。

EverMind 有免费计划吗?

有的。EverOS Cloud 提供免费套餐,包含 3 个 Memory Spaces,每月 50,000 MCU 和每月 100,000 次 Retrieval API 调用。开源的 Community 版本也可自托管,且在 Apache 2.0 许可下免费使用。

我可以自托管 EverOS 吗?

可以。EverMind 将完整的 EverOS 记忆栈以 Apache 2.0 开源许可证发布。您可以在自己的基础设施上运行,接口与云服务相同,且可随时将记忆导出为 Markdown 格式。

EverOS 支持哪些存储后端?

EverOS 支持 SQLite、Postgres 以及带嵌入向量的数据库,如 FAISS、Milvus 和 pgvector。记忆以透明的 JSON 对象形式存储,您可以直接查看。

EverOS 支持本地 LLM 吗?

支持。EverOS 可以连接任何模型,包括 OpenAI、Qwen、Llama 以及通过 API 包装器暴露的本地模型。您也可以使用轻量模型进行记忆提取,使用重量级模型进行整合。

EverOS 与 LangGraph 或 Haystack 兼容吗?

兼容。EverOS 可以作为 LangGraph 和 Haystack 等代理框架的插件记忆后端,同时也支持 Claude Code、OpenClaw 及类似代码代理的 MCP 服务器。

分类:

定价:

免费试用和收费混合

标签:

Agent Memory
Long-Term Memory
AI Agents
RAG

使用的技术:

Ant Design
Framer Sites
Vercel
Google Fonts
Font Awesome
Python
Ruby
Discord
GitHub
Emotion

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By Rishit