mnemon

使用场景

mnemon 是 LLM 监督的智能体持久记忆——由模型管理，而不是手写规则。

结构化召回。 它用基于图的记忆，召回不是关键词匹配——智能体像你翻自己笔记时顺着关联找一样检索相关事实。这对上下文是关系型而非扁平型的复杂项目很关键。

长期工作。 对在同一个代码库上连续工作数周的智能体，图记忆积累的是真正的理解，而不是一条越来越被忽略的扁平清单。

知识管理。 它兼任个人知识层：项目、决策、理由——就是队友离职或会话结束时最容易丢掉的那类东西。

实用提示： 把它当记录系统而不是缓存。把决策和理由喂进去，因为图里的连接始终有意义，召回质量就能保持在高位。想让对话历史也蒸馏进同一份存储，搭配 distill。