@gongfu/memory

智能记忆层，基于 mem0 为 Gongfu 提供持久化、个性化的 AI 记忆能力。

🌟 特性

• 🧠 智能记忆管理：自动学习和记住用户偏好、项目模式和历史经验
• 🔍 语义搜索：基于向量数据库的相似性搜索，智能检索相关记忆
• 👤 多级别隔离：支持用户级、项目级、全局级的记忆隔离
• 🚀 高性能：缓存优化、批量处理、异步操作
• 🔒 隐私保护：本地加密存储，用户完全控制数据
• 🎯 场景适配：任务管理、Agent 推荐、工作流优化等多场景支持

📦 安装

# 使用 pnpm
pnpm add @gongfu/memory

# 使用 npm
npm install @gongfu/memory

# 使用 yarn
yarn add @gongfu/memory

🚀 快速开始

基础使用

import { MemoryClient } from '@gongfu/memory'

// 初始化客户端
const memory = new MemoryClient({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  userId: 'user123',
  config: {
    vector_store: {
      provider: 'qdrant',
      config: {
        collection_name: 'gongfu_memories',
        host: 'localhost',
        port: 6333
      }
    }
  }
})

// 添加记忆
await memory.add('用户偏好使用 TypeScript 进行开发')
await memory.add('通常在早上 9-11 点效率最高', { 
  category: 'work_pattern' 
})

// 搜索记忆
const results = await memory.search('开发语言偏好')
console.log(results)
// [{ memory: '用户偏好使用 TypeScript 进行开发', score: 0.92 }]

// 更新记忆
await memory.update('memory_id', '用户偏好使用 TypeScript 和 React')

// 删除记忆
await memory.delete('memory_id')

任务记忆管理

import { TaskMemoryAdapter } from '@gongfu/memory/adapters'

const taskMemory = new TaskMemoryAdapter({
  userId: 'user123',
  projectId: 'project456'
})

// 学习任务模式
await taskMemory.learnTaskPattern({
  task: {
    name: '实现用户认证',
    type: 'feature',
    priority: 'high',
    estimatedTime: '3d',
    actualTime: '2.5d',
    tags: ['auth', 'security']
  },
  outcome: {
    status: 'completed',
    quality: 'excellent',
    challenges: ['JWT 实现复杂']
  }
})

// 获取任务建议
const suggestion = await taskMemory.suggestTask('实现登录功能')
console.log(suggestion)
/*
{
  estimatedTime: '2-3d',
  suggestedPriority: 'high',
  suggestedTags: ['auth', 'security'],
  similarTasks: [...],
  tips: ['注意 JWT 实现的复杂性'],
  confidence: 0.85
}
*/

// 获取相似历史任务
const similarTasks = await taskMemory.findSimilarTasks({
  name: '实现 OAuth 登录',
  type: 'feature'
})

Agent 记忆管理

import { AgentMemoryAdapter } from '@gongfu/memory/adapters'

const agentMemory = new AgentMemoryAdapter({
  userId: 'user123'
})

// 记录 Agent 使用反馈
await agentMemory.recordUsage({
  agentId: 'developer-agent',
  taskType: 'feature',
  performance: {
    speed: 'fast',
    quality: 'high',
    accuracy: 0.95
  },
  userSatisfaction: 5
})

// 获取个性化 Agent 推荐
const recommendations = await agentMemory.recommendAgents({
  taskType: 'feature',
  complexity: 'high',
  techStack: ['typescript', 'react']
})
console.log(recommendations)
/*
[
  { agentId: 'developer-agent', score: 0.95, reason: '历史表现优秀' },
  { agentId: 'architect-agent', score: 0.80, reason: '擅长复杂功能设计' }
]
*/

// 学习 Agent 协作模式
await agentMemory.learnCollaborationPattern({
  agents: ['developer-agent', 'reviewer-agent'],
  taskType: 'feature',
  outcome: 'success',
  pattern: 'sequential'
})

用户偏好记忆

import { UserPreferenceAdapter } from '@gongfu/memory/adapters'

const preferences = new UserPreferenceAdapter({
  userId: 'user123'
})

// 记录用户偏好
await preferences.recordPreference({
  category: 'coding_style',
  preference: {
    language: 'TypeScript',
    framework: 'React',
    testingLibrary: 'Vitest',
    lintingRules: 'strict'
  }
})

// 记录工作模式
await preferences.recordWorkPattern({
  productiveHours: ['9:00-11:00', '14:00-16:00'],
  preferredTaskTypes: ['feature', 'optimization'],
  breakFrequency: '每2小时休息10分钟'
})

// 获取个性化建议
const suggestions = await preferences.getPersonalizedSuggestions({
  context: 'task_scheduling',
  currentTime: '09:30'
})
console.log(suggestions)
/*
{
  recommendation: '现在是您的高效时段，建议处理复杂功能开发',
  taskTypes: ['feature', 'refactor'],
  estimatedProductivity: 0.9
}
*/

🏗️ 架构设计

核心组件

@gongfu/memory/
├── MemoryClient          # mem0 客户端封装
├── adapters/             # 场景适配器
│   ├── TaskMemoryAdapter      # 任务记忆管理
│   ├── AgentMemoryAdapter     # Agent 记忆管理
│   └── UserPreferenceAdapter  # 用户偏好管理
├── utils/                # 工具函数
│   ├── embedding.ts      # 向量嵌入工具
│   ├── similarity.ts     # 相似度计算
│   └── cache.ts          # 缓存管理
└── types/                # 类型定义

数据模型

// 记忆条目
interface MemoryEntry {
  id: string
  content: string
  embedding?: number[]
  metadata: {
    userId: string
    projectId?: string
    category?: string
    tags?: string[]
    timestamp: Date
    ttl?: number  // 生存时间（秒）
  }
  score?: number  // 相关性分数
}

// 任务记忆
interface TaskMemory {
  taskPattern: {
    type: string
    estimatedTime: string
    actualTime?: string
    complexity: 'low' | 'medium' | 'high'
    successRate: number
  }
  commonTags: string[]
  dependencies: string[]
  challenges: string[]
  bestPractices: string[]
}

// Agent 记忆
interface AgentMemory {
  agentId: string
  performance: {
    taskTypes: Record<string, PerformanceMetrics>
    overallScore: number
    specialties: string[]
  }
  collaborationPatterns: CollaborationPattern[]
  userFeedback: Feedback[]
}

🔧 高级配置

向量数据库配置

支持多种向量数据库后端：

// Qdrant (默认)
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    vector_store: {
      provider: 'qdrant',
      config: {
        host: 'localhost',
        port: 6333,
        collection_name: 'gongfu_memories'
      }
    }
  }
})

// ChromaDB
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    vector_store: {
      provider: 'chroma',
      config: {
        collection_name: 'gongfu_memories',
        persist_directory: './chroma_db'
      }
    }
  }
})

// In-Memory (开发测试)
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    vector_store: {
      provider: 'in_memory'
    }
  }
})

LLM 配置

const memory = new MemoryClient({
  config: {
    llm: {
      provider: 'openai',
      config: {
        model: 'gpt-4o-mini',
        temperature: 0.1,
        max_tokens: 500
      }
    },
    embedder: {
      provider: 'openai',
      config: {
        model: 'text-embedding-3-small'
      }
    }
  }
})

记忆生命周期管理

// 设置记忆过期时间
await memory.add('临时偏好设置', {
  ttl: 86400  // 24小时后过期
})

// 记忆衰减策略
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    retention: {
      strategy: 'decay',  // 'decay' | 'fixed' | 'adaptive'
      decayRate: 0.1,     // 每天衰减 10%
      minScore: 0.3       // 分数低于 0.3 自动删除
    }
  }
})

// 记忆容量限制
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    capacity: {
      maxEntries: 10000,        // 最大记忆条数
      maxSizePerUser: '100MB',  // 每用户最大存储
      evictionPolicy: 'LRU'     // 'LRU' | 'LFU' | 'FIFO'
    }
  }
})

🔐 隐私和安全

数据加密

const memory = new MemoryClient({
  config: {
    encryption: {
      enabled: true,
      algorithm: 'aes-256-gcm',
      keyDerivation: 'pbkdf2'
    }
  }
})

数据导出和清除

// 导出用户所有记忆
const memories = await memory.exportUserMemories('user123')
fs.writeFileSync('user_memories.json', JSON.stringify(memories))

// 清除用户记忆
await memory.clearUserMemories('user123')

// 清除项目记忆
await memory.clearProjectMemories('project456')

// 选择性清除
await memory.clearMemories({
  userId: 'user123',
  category: 'work_pattern',
  olderThan: '30d'
})

📊 性能优化

批量操作

// 批量添加记忆
await memory.batchAdd([
  { content: '偏好 1', metadata: { category: 'preference' } },
  { content: '偏好 2', metadata: { category: 'preference' } },
  { content: '偏好 3', metadata: { category: 'preference' } }
])

// 批量搜索
const results = await memory.batchSearch([
  'TypeScript 最佳实践',
  'React 性能优化',
  '测试策略'
])

缓存策略

const memory = new MemoryClient({
  config: {
    cache: {
      enabled: true,
      ttl: 300,  // 5分钟缓存
      maxSize: '50MB',
      strategy: 'LRU'
    }
  }
})

// 预热缓存
await memory.warmCache({
  userId: 'user123',
  categories: ['preference', 'work_pattern']
})

🧪 测试

import { MemoryClient } from '@gongfu/memory'
import { MockVectorStore } from '@gongfu/memory/testing'

// 使用 Mock 向量存储进行测试
const memory = new MemoryClient({
  config: {
    vector_store: {
      provider: 'mock',
      config: {
        store: new MockVectorStore()
      }
    }
  }
})

// 测试记忆添加
test('should add and retrieve memory', async () => {
  await memory.add('test memory')
  const results = await memory.search('test')
  expect(results[0].content).toBe('test memory')
})

🚧 路线图

• [ ] 支持更多向量数据库（Pinecone, Weaviate）
• [ ] 图数据库集成（记忆关系网络）
• [ ] 实时记忆同步
• [ ] 记忆可视化界面
• [ ] 跨项目记忆迁移
• [ ] 记忆模板系统
• [ ] AI 驱动的记忆整理
• [ ] 记忆版本控制

📄 许可证

MIT © Gongfu Team