mem0ai/mem0：README 來源編輯指南

mem0ai/mem0 的 README 將專案描述為「Universal memory layer for AI Agents」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「New Memory Algorithm (April 2026)」下寫到：| Benchmark | Old | New | Tokens | Latency p50 | | --- | --- | --- | --- | --- | | LoCoMo | 71.4 | 92.5 | 7.0K | 0.88s | | LongMemEval | 67.8 | 94.4 | 6.8K | 1.09s | | BEAM (1M) | , | 64.1 | 6.7K | 1.00s | | BEAM (10M) | , | 48.6 | 6.9K |。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「New Memory Algorithm (April 2026)」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Agent-generated facts are first-class -- when an agent confirms an action, that information is now stored with equal weight.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Single-pass ADD-only extraction -- one LLM call, no UPDATE/DELETE. Memories accumulate; nothing is overwritten.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「New Memory Algorithm (April 2026)」等段落。可確認的線索包括：See the migration guide is open-sourced so anyone can reproduce the numbers.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： # 1. Install npm install -g @mem0/cli # or: pip install mem0-cli # 2. Sign up as an agent (replace `claude-code` with your name) mem0 init --agent --agent-caller claude-code # 3. Add a memory mem0 add "I am using mem0" # 4. Search mem0 search "am I using mem0" 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Research Highlights」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Introduction」段落提到：Mem0 enhances AI assistants and agents with an intelligent memory layer, enabling personalized AI interactions. It remembers user preferences, adapts to individual needs, and continuously learns over time,ideal for customer support。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Entity linking -- entities are extracted, embedded, and linked across memories for retrieval boosting.。