Browser Use 快速入门
2025 年 3 月 6 号，中国 AI 创业公司 Monica 发布 Manus，号称 “全球首款通用 AI 代理”，其应用场景覆盖旅行规划、股票分析、教育内容生成等 40 余个领域；据称，Manus 在 GAIA 基准测试中刷新...
使用 OpenMemory MCP 跨客户端共享记忆
在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型已经深刻改变了我们与技术交互的方式。然而，这些强大的 AI 助手却有一个显著的局限性 —— 它们无法在不同对话之间保持记忆，每次交互都如同初次见面。不仅如此，随着现在的 AI 助手越来越多，比如...
学习 Mem0 的 API 接口
Mem0 提供了 Python 和 TypeScript 两种 SDK 供开发者选用，并且支持将其接口暴露成 REST API 以方便其他语言和工具集成。我们今天系统地学习下 Mem0 提供的这些接口。记忆管理我们以 Python SD...
深入剖析 Mem0 的图谱记忆源码
昨天我们学习了 Mem0 的图谱记忆功能，了解了 Mem0ᵍ 是如何通过提取和更新两个阶段，将用户消息从非结构化文本转化为结构化图表示的。为了更加深入地理解这块的逻辑，我决定今天来扒一扒 Mem0 的源码，看看具体的实现。从 add() 方法开始...
学习 Mem0 的图谱记忆
关于 Mem0 的配置选项，还差最后一个 graph_store 没有学习，该配置用于指定一个图数据库。Mem0 支持将抽取的记忆保存到图数据库中，生成的记忆图谱可以包含记忆之间的复杂关系，通过对图进行子图检索和语义三元组匹配，在复杂多跳、时间推理和开放领...
学习 Mem0 的高级配置（续）
Mem0 提供了很多配置选项，可以根据用户的需求进行自定义，包括：向量存储、语言模型、嵌入模型、图存储 以及一些 通用配置。目前我们已经学习了 vector_store 向量存储、llm 语言模型和 embedder 嵌入模型三大配置，...
学习 Mem0 的高级配置
昨天我们学习了 Mem0 记忆存储的原理，并通过自定义 Qdrant 配置实现了记忆的持久化存储，以及通过 vector_store 切换其他的向量数据库。关于 Mem0 的配置，除了 vector_store 之外，还有其他的一些高级配置...
学习 Mem0 的记忆存储
昨天我们学习了 Mem0 的基本用法，并给出了一个简单的示例程序。和传统的大模型对话不同的是，我们没有将历史会话拼接起来，而是先检索记忆，然后将记忆拼接到系统 Prompt 中回答用户问题，最后再将这次对话保存到记忆。这里涉及两个记忆的核心操作...
Mem0 介绍：为 AI 应用提供智能记忆层
今年被称为智能体爆发元年，随着推理模型和多模态模型的不断发展，各家 AI 助手和智能体的能力不断提升，应用场景也在不断扩展。但是大模型存在一个先天缺陷，它们往往缺乏持久记忆能力，无法真正实现个性化交互。如何让 AI 系统能够记住用户偏好、适应个人需求并随时...
学习 SurfSense 的播客生成
经过几天的学习，我们已经基本掌握了 SurfSense 的所有功能，包括添加文档的四种方式，连接器的管理，以及问答流程。并且针对每一个功能，通过剖析源码学习各自的实现原理，比如如何实现文档的解析，如何对文档进行检索，如何实现整个问答...