Supermemory

产品简介

Supermemory 是目前表现领先的 AI 记忆与上下文引擎（Memory and Context Engine），由一支位于美国旧金山的团队研发。它要解决的核心痛点是：大多数 AI 助手在每次对话结束后就"忘光"了用户的历史，无法跨对话积累认知。Supermemory 通过把"学习"与"记忆"从模型本体中剥离出来，做成任何模型、任何框架都能调用的独立基础设施，让 AI 能够持续记忆并不断进化。官方数据显示，该系统已服务超过 10 万家组织、每月处理超过 1 万亿 token 的上下文。

核心功能

• 智能记忆提取：自动从对话中抽取事实，处理时间变化、信息矛盾与自动遗忘，保持记忆库始终准确。
• 用户画像系统：自动维护稳定的用户事实与近期活动，一次调用即可在约 50 毫秒内返回完整画像。
• 混合检索：把 RAG（知识库文档）与记忆（个性化上下文）合并到同一次查询中，一次取回全部所需信息。
• 多源连接器：原生支持 Google Drive、Gmail、Notion、OneDrive、GitHub，通过实时 webhook 自动同步。
• 多模态抽取：可处理 PDF、图片（OCR）、视频（转写）、代码（AST 感知分块），上传即可用。
• 向量图数据库：内置自研的 vector-graph 数据库，支持稠密、互联、可生长的记忆结构，并理解时间维度。

特色优势

Supermemory 在三大主流 AI 记忆基准测试 LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem 上均排名第一，官方披露可实现 95% Recall@15 的同时将上下文压缩到 99.4%。在 SWE-ContextBench（2026 年 2 月）的独立评测中，它取得 55.95% 的 FAIL_TO_PASS 通过率与 30.30% 的最高解决率。成本方面，官方称单题成本约 7.79 美元，比对照方案的 21.69 美元低约 64%，回答正确率则从 69% 提升到 81%。此外它支持在数据中心、VPC 甚至笔记本电脑上本地部署，可满足气隙（air-gapped）环境的数据安全要求。

应用场景

• 为 Claude Code、Cursor、Codex 等编程助手提供跨会话的持久记忆，让 AI 记住项目偏好与历史讨论。
• 开发者构建 AI 产品时，作为即插即用的记忆层 API，无需自建复杂的上下文管理。
• 企业客服与销售场景中，维护长期客户画像，实现个性化的多轮跟进。
• 个人知识管理：把笔记、文档、邮件统一接入，构建可检索的第二大脑。
• 本地化/合规场景：在自有数据中心的私有化部署，满足数据不出域的监管要求。

适用人群

适合 AI 应用开发者、独立创业者、需要长期记忆能力的产品团队，以及重视数据主权、希望私有化部署的中大型企业。

出品方

Supermemory 团队（supermemoryai），总部位于美国旧金山。

更新动态

项目在 GitHub 上以开源仓库 supermemoryai/supermemory 形式维护，同时提供 npm 与 PyPI 包，持续更新 SDK、插件与 MCP server，近期发布了围绕 learner-1 模型学习器的架构升级。

官网链接

https://supermemory.ai