WanYi Memory Core 万忆中枢

永不遗忘的全量记忆系统 — 面向 AI 智能体的事件溯源长期记忆：过程记忆、错题本、经验结晶、基于置信度的决策拦截、反事实分支、跨域类比、轨迹回放、主动伙伴、语义向量检索、重排序器、记忆图谱、时间衰减和元认知知识缺口。以本地优先的 MCP 服务器形式交付，包含 23 个工具。您的数据永远不会离开您的机器。

为什么

LLM 智能体会遗忘。每一个聊天窗口都是一次失忆：当会话结束时，偏好、教训和来之不易的经验都会蒸发。现有的记忆系统要么将数据存储在云端（存在隐私风险），要么需要重型基础设施，要么只能做关键词搜索（缺乏语义召回）。

WanYi Memory Core 是一个本地优先、全量、自我进化的记忆系统：

• 事件溯源 — 仅追加的 WAL 是唯一事实来源。任何内容都不会被删除；衰减只影响检索排序。

• 语义召回 — 混合检索：BM25 关键词 + 本地中文嵌入模型（BAAI/bge-small-zh-v1.5）+ 重排序器（BAAI/bge-reranker-base）+ 知识图谱扩展 + 显式时间衰减。

• 元认知 — 当召回较弱时，系统会坦然承认，并记录一个知识缺口，而不是编造答案。

• 决策护栏 — 高风险操作（满仓、报复性交易、force-push、rm -rf）会触发基于置信度的拦截，并附带反事实分支：你会看到如果你当初听从了会发生什么。

• 零参与进化 — 无需说“记住这个”；系统自行决定存储什么，在夜间整合，并呈现每周轨迹回顾。

Related MCP server: Memory MCP

安装

pip install wanyimem            # core
pip install "wanyimem[all]"     # + vector & reranker models deps

需要 Python 3.10+。模型（嵌入模型 ~95MB，重排序器 ~1.1GB）会在首次使用时从 HuggingFace 下载；如果您在中国大陆，请设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com。

在 PyPI 版本正式发布之前，您也可以直接从 GitHub 安装（代码完全相同）：

pip install "git+https://github.com/17861102832/wanyimem.git"

快速开始（MCP）

添加到您的 mcp.json（Claude Desktop、Cursor、Trae 等）：

{
  "mcpServers": {
    "wanyi": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "wanyi.memory_core"],
      "env": {
        "万忆中枢_STORE_DIR": "C:/path/to/your/memory"
      }
    }
  }
}

然后任何智能体都可以调用这 23 个工具，例如：

万忆记录见闻 → "2026年5月基金大跌时我死扛不止损，亏了18%才割肉。"
万忆召回记忆 → query "认赔离场到底对不对"   # semantic match even with zero shared keywords
万忆置信度决策检查 → "我要全仓梭哈"          # BLOCK if confidence is low, with historical mistakes

快速开始（库）

from wanyi import WanYiCore

engine = WanYiCore()
engine.tool_record_memory(
    content="止损纪律：亏损超过8%必须无条件卖出",
    layer="法", mem_type="principle",
)
resp = engine.tool_recall_memory("认赔离场到底对不对", limit=5)
for m in resp["memories"]:
    print(m["content"], m.get("_rerank_score"))

功能特性

基准测试（mini LongMemEval，跨会话事实召回，10 个案例）：Recall@5 = 90%，MRR = 0.900。

文档

• 中文安装与使用指南

• README 中文版

• 示例 MCP 配置

贡献

参见 CONTRIBUTING.md。请通过 SECURITY.md 私下报告漏洞。

许可证

MIT © 2026 Zhao Xikun