SuperLocalMemory

SuperLocalMemory 是面向 AI 智能体与团队的开源、本地优先记忆控制平面，可在本地存储和检索项目知识，支持受治理的修正与共享记忆，并可选搜索图片、截图和 PDF。

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面向 AI 智能体的本地记忆控制

SuperLocalMemory 是面向 AI 智能体与团队的开源、本地优先记忆控制平面。它会将决策、文档和其他项目资料存储在用户的计算机上，然后通过记忆检索提供这些信息，避免每次智能体会话都只能使用相互隔离的上下文。

其核心设计强调受治理的检索：结果可以给出确切且有依据的答案，在匹配不完整时展示最接近的可用记忆，或说明相关信息不存在。在文档所述的本地 Mode A 中，核心的记忆存储和检索无需调用模型提供商、API 密钥、云账户或 Docker。

该项目可以通过 MCP 或命令连接多个智能体，并提供适用于图片、截图和 PDF 的可选索引功能。它还提供用于替换过时记忆、审核修正，以及通过受治理的网格共享记忆的工作流。

主要功能

本地优先的文本记忆

Mode A 可在用户的计算机上执行核心的记忆存储和检索，无需调用模型提供商、云账户或 Docker。

明确处理不确定性

检索会区分有依据的答案、接近但不完全匹配的结果，以及请求的信息不存在的情况，而不是始终返回看似相关的结果。

受治理的修正

记忆可以分类、替换、审核和回滚。文档中的 CLI 示例使用 --replaces 更新暂存数据库事实，并提供修正审核流程。

共享且受治理的记忆

该项目旨在通过记忆网格在本地智能体和 Web 机器人之间共享记忆，并将访问权限作为公司数据进行治理。仓库还包含团队和共享记忆工作流的文档。

可选的媒体检索

可选的媒体模式使用第二个本地模型为图片、截图和 PDF 建立索引，使文本和媒体能够通过一次检索操作返回。

智能体连接

它提供命令行访问、MCP 支持，以及适用于多个编码智能体和桌面工具的连接或插件路径文档。

使用场景

持久化项目上下文
记录架构决策、部署流程和环境信息，然后让编码智能体在不同会话中使用这些内容，无需每次都重新解释项目。
团队与多智能体知识
将多个本地智能体和面向 Web 的机器人连接到共享记忆网格，使团队能够使用共同的决策和文档，同时保留对信息的受治理访问权限。
基于证据的智能体工作流
在准确性很重要时使用检索行为：将接受的答案与接近匹配结果区分开来，并将缺失信息返回为不存在，而不是悄然用猜测填补。
可搜索的视觉与文档档案
当项目知识包含截图、扫描材料、PDF 或其他需要通过描述查找的图片时，启用可选的媒体模式。
持续维护的运维知识
通过替换较旧的记忆来修正数据库版本、端口或部署流程等不断变化的运维事实，并保留审核或回滚路径。

Pros and Cons

Pros

核心文本记忆可在 Mode A 中本地运行，无需调用模型提供商、云账户或 Docker。
检索行为会明确处理缺失或不确定的信息，而不是将每个搜索结果都当作经过验证的答案。
该项目支持连接多个智能体，并提供修正、替换、审核和共享记忆工作流。
可选的本地媒体检索将记忆检索扩展到图片、截图和 PDF。

Cons

该产品主要面向开发者，是一款以命令行和集成为主的工具；设置时需要将其连接到正在使用的智能体或工具。
媒体索引并非基础文本工作流的一部分，而是可选功能，并有项目文档所述的额外本地资源要求，包括约 1.5 GB 存储空间和 16 GB 内存。

FAQ

如何安装 SuperLocalMemory？

SuperLocalMemory 可通过智能体引导的设置流程、macOS/Linux shell 安装程序、npm、pip、uv 或仓库安装脚本进行安装。README 还记录了受支持工具的设置和连接命令。

它是否需要云账户或模型提供商 API 密钥？

在 Mode A 中，核心的记忆存储和检索不会调用模型提供商，记忆也会保留在本地计算机上。会将数据发送到外部的可选功能会在文档中单独说明，因此用户可以选择是否启用这些功能。

除了文本之外，它还能搜索图片和文档吗？

文本使用本地文本模型进行搜索。如果启用了图片和文档功能，第二个本地模型会处理这些文件，检索操作可以同时返回文本和媒体结果。

智能体如何连接到记忆系统？

该项目提供 slm connect 等命令用于连接智能体，并支持使用 MCP 或运行命令进行通信的智能体或工具框架。仓库列出了适用于 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Zed、Claude Desktop、JetBrains 和 OpenCode 等工具的连接方式。

Quick Facts

类别: 开发者工具
主要用户: AI 智能体用户和团队
部署方式: 本地优先；Mode A 将核心记忆保留在用户的计算机上
访问方式: CLI、MCP 和智能体集成
支持的系统: Windows、Linux 和 Apple Silicon macOS
来源: 开源 GitHub 仓库