给 AI Agent 一份长期记忆

每一次对话，
都接得上。

记住你的要求、项目的进度，以及每次决定的来由。换一段对话，依然可以从上次做到的地方继续。

获取插件体验记忆如何工作

连接现有 Agent，沿用你熟悉的模型。

TMCRA 记忆案例虚构示例

01之前发生了什么订单服务

02后来，再次用到记忆9月6日 09:00

新问题

继续修上次那个重复订单的问题。

看看前面的记录，如何帮助回答这个问题。

展开完整案例 →

融入你现有的工作方式

CodexOpenClawHermesMCPPythonTypeScript

查看接入状态 ↗

01 / 让工作继续

重要的事情，
一路记得。

长期工作的上下文会不断变化。TMCRA 把过去的记录整理成当前任务用得上的记忆。

接得上进度

找回项目中的既有决定、未完成事项和仍然有效的要求。

上一轮

已定位重复建单，幂等修复待做。

这一轮沿用确认的去重方案，继续实现和测试。

跟得上变化

保留原始记录与后续修正，根据时间和上下文理解当前状态。

最初计划

9 月 18 日，桌面端与手机端一起发布。

最新调整桌面端改到 9 月 25 日，手机端另排期。

找得到依据

每条记忆保留说话者、时间、所属项目和来源，方便随时核对。

项目要求

每个访谈结论，都附上材料编号。

USER09.02用户访谈

保留原始上下文

02 / 记忆如何工作

从一段对话，
到下一次行动。

对话结束后保存记忆。新的问题到来时，找回相关内容，交给 Agent 继续工作。

了解完整架构 →

01
保存
分别保存用户要求与 Agent 进度，保留原始来源。
02
找回
围绕当前问题，在获准的项目和用户范围内找回证据。
03
继续
你的模型根据证据继续行动，完成的新对话成为下一次的记忆。

03 / 选择接入方式

用你熟悉的方式接入。

可以使用已有的平台适配，也可以通过 API 把记忆接入自己的应用。

平台适配

连接现有 Agent

查看 Codex、OpenClaw、Hermes 与 MCP 的接入指南和发布状态。

查看适配指南开发者接口

为应用加入记忆

通过 REST、Python 或 TypeScript，把召回与写入接到模型调用前后。

阅读 API 文档记忆控制台

查看与管理记忆

集中查看项目记忆、来源证据、连接状态与账户用量。

进入控制台

04 / 结果有据可查

把结果和过程都公开。

查看已记录的评测成绩、完整评测口径和研究代码。

评测详情 →GitHub ↗

LongMemEval82.2%

411 / 500 题 · 已记录评测

LoCoMo

80.92% Mem0-style LLM Judge

5 次均值 · 类别 1–4 · 1,540 题

55.20 Token F1

全量评测 · 1,986 题

让下一段对话，从这里接续

让你的 Agent，记得更多。

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每一次对话，都接得上。