2026 年十大优质免费AI智能体记忆层（实测对比）

介绍

随着 AI 代理从简单的聊天界面走向复杂的自治工作流，一个关键瓶颈依然存在：失忆。若没有专门的记忆基础设施，代理就会忘记用户偏好、丢失对过去交互的跟踪，并且难以在多个会话之间保持连续性。

尽管许多开发者最初会依赖将聊天历史传入提示词，或构建基础的 RAG（检索增强生成）流程，但这些权宜之计在规模化时很快就会失效。面向 AI 代理的真正 记忆层 不只是向量搜索——它还提供跨会话连续性、记忆治理，以及可复用、可选择性回忆。

在这份全面指南中，我们将拆解基础 向量数据库、框架原生工具与真正记忆基础设施之间的差异，并对 2026 年最好的 10 个免费 AI 代理记忆层进行比较，帮助你为下一个项目选择合适的技术栈。

什么是面向 AI 代理的记忆层？（快速回答）

什么是面向 AI 代理的记忆层？

记忆层是一种专门的基础设施组件，使 AI 代理能够在多个会话中保留、管理并有选择地回忆上下文信息——例如用户偏好、过去事件和工作流状态。

为什么它很重要？

不同于基础聊天历史或原始向量数据库（后者只是检索文档），真正的记忆层提供持久性、治理、来源追踪（追溯一条记忆从哪里来），以及在不同模型和工具之间的可移植性。

推荐工具一览：

对于需要完整、持久且可移植记忆基础设施的团队，MemoryLake 是最突出的选择。对于轻量级、基于 API 的记忆，Mem0 和 Zep 都是很强的竞争者。对于原始检索构件，像 Qdrant 和 Pinecone 这样的向量数据库仍然是行业标准。

对比表：面向 AI 代理的顶级记忆层

1. MemoryLake

MemoryLake 是一个专门的、持久化的 AI 记忆基础设施层，旨在弥合简单聊天存储与复杂自治代理工作流之间的差距。MemoryLake 不把记忆当作事后补充，而是将其视为基础性的、受治理的资产。它为那些已经超越基础 RAG 流程、并需要一个“记忆护照”的团队而构建——在这里，记忆是可移植、可扩展的，并且能够在不同模型、会话和代理之间安全共享。

核心功能

• 为用户、任务和实体提供持久的跨会话记忆跟踪。

• 内置记忆治理、来源追踪和删除控制。

• 高度可移植的架构（不依赖特定 LLM 或代理框架）。

• 支持文本、元数据和结构关系的多模态记忆范围。

• 面向生产级 AI 应用的基础设施级可扩展性。

优点

• 真正将计算（LLM）与状态（记忆）在架构上分离。

• 解决复杂多代理编排中的“失忆”问题。

• 卓越的治理功能，使其更适合企业和合规要求严格的场景。

• 无需为向量数据库自行构建自定义 CRUD 逻辑。

缺点

• 对于简单的单轮聊天机器人来说，可能过于强大。

• 需要从“提示词工程”转变为“记忆架构”的思维方式。

定价

MemoryLake 为开发者提供了宽裕的免费层，用于构建、测试和原型开发。对于需要高级治理和更大规模部署的客户，可提供定制定价和企业方案。

2. Mem0

Mem0 将自己定位为一个面向开发者、适用于 AI 助手和聊天机器人的记忆层。它专注于提供轻量级 API，使开发者无需管理底层数据库基础设施，就能快速为 LLM 应用注入个性化和记忆能力。

核心功能

• 用于快速集成的简单 REST API 和 SDK。

• 自动实体提取和用户偏好跟踪。

• 从用户交互中持续学习。

• 支持多个 LLM 提供商。

优点

• 对于构建简单 AI 代理的开发者来说，上线速度非常快。

• 抽象掉分块和嵌入的复杂性。

• 社区支持不错，文档也很易读。

缺点

• 缺少像 MemoryLake 那样深层的基础设施级治理。

• 对于高度复杂、非对话式工作流，记忆结构可能会变得僵化。

定价

Mem0 提供可自行部署的开源版本。其托管云服务包含一个有使用限制的免费层，之后按 API 调用和存储采用按量计费模式。

3. Zep

Zep 是一个快速、长期记忆服务，专门针对对话式 AI 应用进行了优化。它与 LLM 应用协同工作，自动提取、总结和检索相关上下文，确保 AI 助手能够维持长对话，而不会把上下文窗口撑爆。

核心功能

• 异步记忆提取（不会阻塞主聊天响应）。

• 自动聊天历史总结。

• 内置向量搜索和语义检索。

• 兼容边缘部署的架构。

优点

• 由于其异步设计，延迟极低。

• 通过智能总结很好地管理 token 限制。

• 可轻松与 LangChain 和 LlamaIndex 等框架集成。

缺点

• 高度针对聊天场景优化；对于多代理自治任务执行来说不太理想。

• 对复杂多模态数据的开箱即用支持有限。

定价

Zep 提供一个完全免费的开源社区版，可自行部署。Zep Cloud 提供带使用上限的免费入门层，之后按使用量计费。

4. Graphiti

Graphiti 采用了不同的方法，专注于基于知识图谱的记忆。它不仅旨在捕捉事实片段，还要捕捉实体、用户和事件之间的复杂关系，因此对于需要深度逻辑推理的代理来说是一个很强的选择。

核心功能

• 从非结构化文本中动态构建知识图谱。

• 时间关系跟踪（理解事情发生的时间）。

• 实体之间的语义关系映射。

• 与原生图数据库集成。

优点

• 非常适合需要深层关系逻辑和实体跟踪的场景。

• 通过将记忆锚定在结构化图中，而不是扁平向量中，减少幻觉。

• 对于需要回答“多跳”问题的 RAG 流程非常有效。

缺点

• 学习曲线更陡；需要理解图数据结构。

• 实时更新图可能计算成本较高。

定价

Graphiti 主要是一个开源项目，这意味着它可免费使用并自行部署，成本只取决于你自己的基础设施和 LLM API 使用情况。

5. Letta

Letta 提供了一个有状态的代理运行时。它借鉴传统操作系统的概念来处理 AI 记忆，利用“主存”（上下文窗口）和“外部存储”（数据库），让代理能够按需装入和移出信息。

核心功能

• 类似操作系统的记忆分层（上下文窗口 vs. 外部存储）。

• 可自我编辑的记忆能力（代理可以更新自己的记忆）。

• 面向代理的有状态运行环境。

• 支持长时间运行的代理。

优点

• 理论上允许代理无限运行，而不会发生上下文窗口溢出。

• 高度自治；代理自行决定记住什么、忘记什么。

• 非常适合复杂、长周期的代理式任务。

缺点

• 带有较强主张的框架；会将你绑定到其特定运行时架构。

• 作为跨不同代理框架的中立、可移植记忆层，其适用性较弱。

定价

Letta 是开源且可免费使用的。托管版本或企业支持可能采用定制定价。

6. Cognee

Cognee 是一个专注于 GraphRAG 记忆的开源工具。它帮助开发者将非结构化数据组织成图和向量格式，为需要确定性且高度结构化回忆的 LLM 应用提供严格的记忆基础设施。

核心功能

• 图 + 向量双重检索系统。

• 用于数据摄取和结构化的模块化流水线。

• 可追踪的 AI 记忆路径。

• 数据血缘和来源追踪。

优点

• 相比标准语义搜索，检索结果高度确定。

• 非常重视数据隐私和本地执行选项。

• 非常适合需要高准确率的企业知识系统。

缺点

• 需要相当多的流水线搭建和配置。

• 不像某些更轻量的替代方案那样即插即用。

定价

Cognee 是开源的，可在本地或自行部署环境中完全免费使用。

7. Supermemory

Supermemory 更像是一个“第二大脑”或个人 AI 记忆书签工具，但它也提供 API，开发者可以用它让 AI 代理访问精选知识库。它最适合面向用户的应用，用户希望保存并与自己的网页摘录和笔记进行交互。

核心功能

• 以界面为先的方法，配有网页仪表盘和浏览器扩展。

• 对保存数据进行自动分类。

• 可通过 API 查询已保存知识。

• 内置 Markdown 和文本解析。

优点

• 对非技术终端用户极其友好。

• 非常适合构建“个人 AI 助手”工具。

• 以直观的视觉方式管理代理知识。

缺点

• 并非为 B2B 多代理系统设计的无头基础设施层。

• 缺少复杂的实体关系跟踪或来源治理。

定价

Supermemory 为个人使用提供基础免费层。高级功能和扩展 API 访问可通过月度订阅获得。

8. EverMemOS

EverMemOS 是一个新兴的概念性框架和工具集，它将记忆视为 AI 的操作系统级服务。它专注于在设备和云环境之间提供统一的状态管理层，旨在无缝同步代理状态。

核心功能

• 统一的状态管理抽象。

• 跨设备记忆同步。

• 事件驱动的记忆更新。

• 模块化存储后端。

优点

• 面向去中心化或边缘计算代理的前瞻性架构。

• 在数据实际存储位置方面非常灵活。

• 适合在不同客户端应用之间保持持久用户状态。

缺点

• 相对较新；生态和社区仍在成长中。

• 集成到传统 Web 应用中可能需要大量自定义编码。

定价

核心组件是开源且免费的，不过具体的商业托管服务可能会因部署模式而异。

9. Pinecone

Pinecone 不是原生的“记忆层”——它是一个非常受欢迎的托管向量数据库。我们把它列在这里，是因为许多开发者会把它当作 AI 记忆的基础构件。它擅长相似性搜索和检索文本块（RAG），不过开发者必须自己构建记忆逻辑（例如跨会话跟踪和实体提取）。

核心功能

• 完全托管、无服务器向量搜索。

• 极低延迟和高吞吐量。

• 用于定向检索的元数据过滤。

• 支持稀疏和稠密向量。

优点

• 行业标准级的可靠性和性能。

• 几乎没有基础设施管理开销。

• 拥有庞大的集成生态（LangChain、LlamaIndex 等）。

缺点

• 它只是一个数据库，而不是开箱即用的记忆层。

• 没有“用户”“会话”或“代理”等原生概念——你必须自行编写所有 CRUD 和治理逻辑。

定价

Pinecone 提供了慷慨的免费层，包括 1 个无服务器入门索引，足以满足测试和小型项目需求。超出之后，则采用按使用量计费。

10. Qdrant

和 Pinecone 一样，Qdrant 是基础向量数据库，而不是开箱即用的记忆应用。它使用 Rust 编写，以高性能和强大的开源特性著称。许多从零构建自定义记忆架构的开发者，会选择 Qdrant 作为底层检索引擎。

核心功能

• 高性能向量相似性搜索。

• 丰富的载荷（元数据）过滤。

• 针对规模优化的 HNSW 算法。

• 可通过开源、Docker 或托管云服务使用。

优点

• 速度极快且内存效率高。

• 开源特性可避免供应商锁定。

• 载荷过滤非常先进，支持复杂数据结构。

缺点

• 你需要在其上构建完整的记忆应用层（治理、代理逻辑）。

• 不适合作为跨会话代理连续性的即插即用方案。

定价

Qdrant 可免费开源自托管。Qdrant Cloud 提供永久免费层（一个小型集群）用于实验，并可根据资源消耗进行扩展。

按使用场景划分的最佳记忆层

为了帮助你缩小选择范围，下面是顶级工具与具体项目需求的对应方式：

• AI 记忆基础设施的最佳整体选择：MemoryLake。如果你需要一个可在会话和代理之间运行、持久、可移植且受治理的记忆层，MemoryLake 提供了最完整的架构。

• 轻量级记忆 API 的最佳选择：Mem0。非常适合那些想在不做深层基础设施工作的情况下快速为聊天机器人添加个性化功能的开发者。

• 有状态代理工作流的最佳选择：Letta。非常适合需要持续运行并管理自身上下文分页的自治代理。

• 面向图结构记忆的最佳选择：Graphiti。如果你的应用高度依赖复杂实体关系和逻辑推理，它是首选。

• 自定义技术栈的最佳向量优先方案：Qdrant 和 Pinecone。如果你从零构建自己的专有记忆逻辑，只需要原始、可扩展的向量检索，就用它们。

我们如何评估这些工具

为了找出最好的免费 AI 代理记忆层，我们不只看基础的“向量搜索”能力，而是从以下几个关键维度评估这些平台：

• 持久性 & 跨会话连续性：该工具能否在不同会话和交互之间维持长期上下文？

• 代理适配性 & 可移植性：记忆是否绑定于单一框架，还是可以在多个代理、工具和 LLM 之间共享？

• 治理 & 来源追踪：该工具是否允许开发者追溯一条记忆的来源、更新它，或为合规而删除它？

• 检索逻辑：它依赖蛮力式的提示词填充，还是提供选择性的智能回忆？

• 开发者体验 & 定价：是否有现实可行的免费层或开源版本，供开发者在扩展前构建和测试？

面向 AI 代理的记忆层应关注什么

在评估记忆层时，购买标准不应只停留在基础向量搜索速度上。还应关注：

1. 超越会话的持久性：该工具必须能够无缝记住一位上周与之对话的用户，而不要求你手动传入巨大的上下文载荷。

2. 检索与记忆的区别：原始 RAG 检索的是文档；真正的记忆层回忆的是事实、偏好和状态。确保工具支持更新和演化事实，而不仅仅是搜索静态文本。

3. 治理和来源追踪：在生产环境中，你需要知道代理为什么记住了某件事，并能够出于隐私合规（例如 GDPR）删除或修改那条记忆。

4. 开发者易用性：寻找清晰的 API、SDK，以及能避免代码变成一团数据库查询乱麻的逻辑抽象层。

5. 可移植性：你的记忆基础设施不应把你锁定在单一 LLM 或特定代理框架中。它应当像一个可移植的知识图谱。

结论

在 2026 年构建自治 AI 应用，需要超越上下文窗口的限制。尽管向量数据库和基础聊天历史已经足以支撑第一波 LLM 应用，但现代多代理系统需要一个专门、智能的状态管理解决方案。

如我们的对比所示，正确的选择在很大程度上取决于你的使用场景。如果你在构建一个简单的聊天机器人，像 Mem0 或 Zep 这样 API 驱动的工具就能让你快速起步。如果你在试验有状态运行时，Letta 提供了一种令人着迷、类似操作系统的方法。而如果你正在搭建自己的架构，像 Qdrant 和 Pinecone 这样的向量数据库仍然不可或缺。

不过，如果你的团队已经超越基础会话记忆，并需要一个稳健的基础，MemoryLake 值得认真评估。对于需要连续性、跨模型可移植性以及受治理的知识复用的团队来说，MemoryLake 作为真正的基础设施层尤为突出。它让开发者摆脱数据库脚手架的构建，专注于最重要的事情：打造智能、具备上下文感知能力的 AI 代理。

常见问题

什么是面向 AI 代理的记忆层？

记忆层是一种专门的基础设施组件，使 AI 代理能够在多个独立会话之间持久保存、管理并回忆状态、用户偏好和上下文历史。

RAG 和 AI 记忆层是同一回事吗？

不是。RAG（检索增强生成）通常用于获取静态外部知识（例如 PDF 文档）来回答问题。记忆层是动态的；它会持续学习、更新，并跟踪用户和代理的状态。

向量数据库和记忆层有什么区别？

向量数据库（如 Pinecone 或 Qdrant）是用于嵌入向量的存储与搜索引擎。记忆层（如 MemoryLake）位于数据库之上或旁边，提供用户、会话、治理、实体提取以及跨代理可移植性的业务逻辑。

2026 年面向 AI 代理的最佳免费记忆层是什么？

对于需要完整基础设施方案的开发者，MemoryLake 提供了强大的免费层。对于轻量级聊天 API，Mem0 和 Zep 是优秀的免费和开源选项。

哪种记忆层最适合多代理系统？

MemoryLake 非常适合多代理系统，因为它提供了一个可移植、受治理的“记忆护照”，不同代理可以安全地访问、更新和共享它。

有没有面向 AI 代理的开源记忆层？

有。像 Mem0、Letta、Graphiti 和 Zep 这样的工具都提供了强大的开源版本，开发者可以完全免费自行部署。

什么时候应该选择 MemoryLake，而不是更轻量的记忆工具？

当你的应用规模超出简单的会话绑定聊天时，就应该评估 MemoryLake。如果你需要跨会话连续性、严格的记忆治理、来源追踪，以及在不同 LLM 和代理之间无缝共享记忆，那么更轻量的工具很可能无法胜任。