omem (Ourmem)

OMEM

Shared Memory That Never Forgets

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问题

你的人工智能代理有健忘症，而且它们是独立工作的。

• 🧠 失忆 --每个会话都从零开始。偏好、决定、背景——都消失了。
• 🏝️ 筒仓 --您的Coder代理无法访问您的Writer代理学到的内容。
• 📁 本地锁定 --与一台机器相连的内存。切换设备，失去一切。
• 🚫 不共享 --团队特工不能分享他们所知道的。每个特工都会重新发现同样的东西。
• 🔍 愚蠢的回忆 --仅关键字匹配。没有语义理解，没有相关性排名。
• 🧩 没有集体智慧 --即使代理在同一个团队中工作，也没有共享的知识层。

我们的人解决了这一切。

我们的成员是什么

ourmem为AI代理提供了跨会话、设备、代理和团队的共享持久内存。一个API键重新连接所有内容。

🌐 网站： 我们的.ai

🧑‍💻 我使用AI编码工具

为您的平台安装插件。内存自动工作——您的代理在会话开始时回忆过去的上下文，并在会话结束时捕获关键信息。

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🔧 我正在构建人工智能产品

具有48个以上端点的REST API。Docker一行程序用于自部署。将持久内存嵌入到您自己的代理和工作流中。

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核心能力

🔗 Shared Across Boundaries

Three-tier Spaces — Personal, Team, Organization — let knowledge flow across agents and teams with full provenance tracking.

🧠 Never Forget

Weibull decay model manages the memory lifecycle — core memories persist, peripheral ones gracefully fade. No manual cleanup.

🔍 Deep Understanding

11-stage hybrid retrieval: vector search, BM25, RRF fusion, cross-encoder reranking, and MMR diversity for precise recall.

⚡ Smart Evolution

7-decision reconciliation — CREATE, MERGE, SUPERSEDE, SUPPORT, CONTEXTUALIZE, CONTRADICT, or SKIP — makes memories smarter over time.

📖 内存管道架构 --深入了解我们的记忆是如何存储、检索和演化记忆的。

🔗 内存共享架构 --记忆如何在代理和团队之间流动：共享、来源、版本控制和跨空间搜索。

功能概述

--协作记忆，ICLR 2026

来源跟踪共享 --每个共享的记忆都有其传承：谁共享了它，何时以及从哪里来。共享副本包括源内存的向量嵌入，因此它们在目标空间中是完全可搜索的。

质量门控自动共享 --规则按重要性、类别和标签进行过滤。当创建新的记忆时，规则会自动触发。只有高价值的见解才能跨越空间界限。

运作原理

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│   Your AI Agent (OpenCode / Claude Code / OpenClaw / Cursor)     │
│                                                                  │
│   Session Start → auto-recall relevant memories                  │
│   During Work   → keyword detection triggers recall              │
│   Session End   → auto-capture decisions, preferences, facts     │
└───────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                            │ REST API (X-API-Key)
                            ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       ourmem Server                              │
│                                                                  │
│  ┌─ Smart Ingest ─────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Messages → LLM extraction → noise filter → admission      │  │
│  │  → 7-decision reconciliation (CREATE / MERGE / SUPERSEDE / │  │
│  │    SUPPORT / CONTEXTUALIZE / CONTRADICT / SKIP)            │  │
│  │  → cross-reconcile relations → privacy redaction           │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                  │
│  ┌─ Hybrid Search (11 stages) ────────────────────────────────┐  │
│  │  Vector + BM25 → RRF fusion → cross-encoder reranker       │  │
│  │  → Weibull decay boost → importance scoring                │  │
│  │  → MMR diversity → parallel cross-space aggregation        │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                  │
│  ┌─ Sharing Engine ───────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Personal / Team / Organization spaces                     │  │
│  │  → provenance tracking → version-based stale detection     │  │
│  │  → auto-share rules → one-step share-to-user              │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                  │
│  ┌─ Lifecycle ────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Weibull decay (Core β=0.8 / Working β=1.0 / Peripheral   │  │
│  │  β=1.3) → 3-tier promotion → auto-forgetting TTL          │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

• 写一次，到处回忆 --内存在会话、设备和代理之间持续存在
• 随着时间的推移变得更聪明 --和解会自动合并、更新和反驳记忆
• 跨越边界共享 --个人→ Team → 具有完整来源的组织知识流
• 无手动内存管理 --Weibull衰变处理生命周期，自动共享规则处理分布

关键概念

API密钥=租户ID=您的身份

创建租户时，返回 id 是 您的API密钥。它们是相同的UUID。没有单独的“租户ID”。

curl -X POST https://api.ourmem.ai/v1/tenants -d '{"name": "alice"}'
# → {"id": "a1b2c3d4-...", "api_key": "a1b2c3d4-...", "status": "active"}
#          ↑ same value ↑

API密钥与空间ID

一个API密钥拥有多个空间：

API Key "a1b2c3d4"
  │
  ├── personal/a1b2c3d4     ← auto-created, your private memories
  ├── team/e5f6g7h8          ← team space you created (you = Admin)
  ├── team/i9j0k1l2          ← team space you were invited to (you = Member)
  └── org/m3n4o5p6           ← organization you joined (you = Reader)

分享=传递API密钥

要与另一个用户共享记忆，您将其API密钥传递为 target_user:

# Share all your preferences to user Bob
curl -X POST https://api.ourmem.ai/v1/memories/share-all-to-user \
  -H "X-API-Key: your-api-key" \
  -d '{"target_user": "bobs-api-key", "filters": {"categories": ["preference"]}}'

系统会自动在您和Bob之间创建一个桥接团队空间。无需手动管理空间。

快速开始

代理安装（推荐）

给你的AI代理发一条消息。它处理一切-API密钥，插件安装，配置，验证。

托管（ourmem.ai——无需部署）：

自托管（您自己的服务器）：

就是这样。剩下的由你的经纪人处理。

技能安装（备选）：

如果您更喜欢CLI安装，请直接安装ourmem技能：

npx skills add ourmem/omem --skill ourmem -g

这适用于44多个AI代理，包括Claude Code、OpenCode、Cursor等。看 Vercel技能CLI 了解详情。

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Manual Install (without agent assistance)

1.获取API密钥

主办单位：

curl -sX POST https://api.ourmem.ai/v1/tenants \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-workspace"}' | jq .
# → {"id": "xxx", "api_key": "xxx", "status": "active"}

自我部署：

docker run -d -p 8080:8080 -e OMEM_EMBED_PROVIDER=bedrock ghcr.io/ourmem/omem-server:latest
curl -sX POST http://localhost:8080/v1/tenants \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-workspace"}' | jq .

保存返回的 api_key --这将使您从任何机器重新连接到同一内存。

2.安装插件

OpenCode： 添加 "plugin": ["@ourmem/opencode"] 到 opencode.json +配置 plugin_config 和 apiUrl 和 apiKey 在同一个文件中。

克劳德代码： /plugin marketplace add ourmem/omem +在中设置环境变量 ~/.claude/settings.json.

OpenClaw： openclaw plugins install @ourmem/ourmem +配置 openclaw.json 使用apiUrl和apiKey。

MCP（光标/VS代码/克劳德桌面）：

{
  "mcpServers": {
    "ourmem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ourmem/mcp"],
      "env": {
        "OMEM_API_URL": "https://api.ourmem.ai",
        "OMEM_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

3.验证

curl -sX POST "$OMEM_API_URL/v1/memories" \
  -H "X-API-Key: $OMEM_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "I prefer dark mode", "tags": ["preference"]}'

curl -s "$OMEM_API_URL/v1/memories/search?q=dark+mode" -H "X-API-Key: $OMEM_API_KEY"

你的代理人会得到什么

内存工具

共享工具

便利API： share-to-user （一步式跨用户共享，自动桥接）和 share-all-to-user （大宗份额）。MCP公开15个工具+1个资源。OpenCode/OpenClaw公开了11个工具和3个钩子。

智能挂钩

存储空间

在以下网址直观地浏览、搜索和管理您的代理人的记忆 ourmem.ai/空间 --看看记忆是如何随着时间的推移而连接、进化和衰退的。

安全与隐私

自我部署

# Minimal (BM25 search only, no embedding API needed)
docker run -d -p 8080:8080 ghcr.io/ourmem/omem-server:latest

# With Bedrock embedding (recommended, needs AWS credentials)
docker run -d -p 8080:8080 \
  -e OMEM_EMBED_PROVIDER=bedrock \
  -e AWS_REGION=us-east-1 \
  ghcr.io/ourmem/omem-server:latest

# With OpenAI-compatible embedding
docker run -d -p 8080:8080 \
  -e OMEM_EMBED_PROVIDER=openai-compatible \
  -e OMEM_EMBED_API_KEY=sk-xxx \
  ghcr.io/ourmem/omem-server:latest

完整部署指南： 文档/DEPLOY.md

对象存储（可选）

默认情况下，我们的内存将数据存储在本地磁盘上。为了实现持久性和可扩展性，请配置AWS S3或任何与S3兼容的对象存储：

# Add to your environment
OMEM_S3_BUCKET=your-bucket            # enables s3:// scheme
AWS_ENDPOINT_URL=https://s3.amazonaws.com
AWS_REGION=us-east-1

# Alternative: OSS-compatible storage
OMEM_OSS_BUCKET=your-bucket           # enables oss:// scheme
OSS_ENDPOINT=https://oss-xx-internal.aliyuncs.com
OSS_ACCESS_KEY_ID=your-ak             # or use ECS RAM role (auto-discovered)
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=your-sk

如果两者都有 OMEM_S3_BUCKET 和 OMEM_OSS_BUCKET 如果已设置，OSS优先。

从源代码构建

两种构建模式

glibc构建（带基岩支护）

cargo build --release -p omem-server
# Binary: target/release/omem-server
# Requires: same or newer glibc on target machine

musl静态构建（可移植，零依赖）

运行在上的单个二进制文件 任何Linux x86_64 --没有glibc，没有库，什么都没有。

rustup target add x86_64-unknown-linux-musl

RUSTFLAGS="-C target-feature=+crt-static -C relocation-model=static" \
  cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl \
  -p omem-server --no-default-features

# Binary: target/x86_64-unknown-linux-musl/release/omem-server
# Statically linked, runs anywhere

转移到任何服务器

# Compress
gzip -c target/x86_64-unknown-linux-musl/release/omem-server > omem-server.gz

# Copy to server
scp omem-server.gz user@server:/opt/

# Run (no dependencies needed)
ssh user@server "gunzip /opt/omem-server.gz && chmod +x /opt/omem-server && /opt/omem-server"

API概览

API完整参考（48个端点以上）： docs/API.md文件

文档

许可证

阿帕奇-2.0

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