memos
为AI智能体提供持久化记忆与成长能力的操作系统。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：memos。 它的用途是：为AI智能体提供持久化记忆与成长能力的操作系统。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/memos/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“基于我之前和你讨论过的项目架构草稿，帮我完善一下数据库设计部分。”，它会通过MemOS检索到你之前会话中关于架构的详细讨论和草图，结合当前需求，给出具有连续性和一致性的改进方案。或者，在开发一个客服机器人时，你可以说：“记住这位用户偏好通过邮件接收详细报告。”，MemOS会将此偏好存入该用户的长期记忆，下次交互时机器人便能主动提供邮件选项。
介绍
MemOS是一个专为LLM和AI智能体设计的记忆操作系统，旨在解决智能体因缺乏长期记忆而导致的对话割裂、无法个性化演进的问题。它通过统一的内存API，将知识库、多模态数据、工具使用记录等整合为可检索、可编辑的图结构，让智能体拥有持续成长的“大脑”。
使用MemOS，开发者可以为智能体接入记忆插件（如官方提供的Hermes Agent和OpenClaw插件），智能体在运行过程中产生的思考、工具调用、用户偏好等信息会被异步存储到MemOS中。当后续任务需要时，MemOS能智能检索相关记忆，为智能体提供上下文，实现更连贯、更个性化的交互。
它非常适合智能体开发者、研究AI记忆系统的学术人员，以及希望构建具备长期学习和个性化服务能力AI应用的全栈开发者。无论是开发复杂的多智能体协作系统，还是打造一个能记住用户习惯的个人助手，MemOS都能提供底层支持。
建议从官方文档和提供的插件开始，先在小规模场景下验证记忆的存储与检索效果。注意，MemOS本身是一个底层系统，通常需要与具体的智能体框架（如Hermes Agent）结合使用，并非一个开箱即用的独立应用。
核心特点
与传统的向量数据库或简单的记忆缓存不同，MemOS将记忆设计为可解释、可编辑的图结构，而非黑盒嵌入；它原生支持多模态记忆（文本、图像、工具痕迹）的统一检索与推理，并能通过多Cube机制灵活管理不同项目或用户的记忆隔离与共享。
注意事项
不适合只需要简单对话历史记录或单次会话内上下文管理的轻量级应用场景。
常见问题
MemOS和向量数据库有什么区别？
MemOS是记忆操作系统，提供统一的API管理图结构记忆，支持多模态和反馈修正，而向量数据库仅是底层存储组件。
如何将MemOS接入我的智能体？
可通过官方提供的Hermes Agent或OpenClaw等框架的本地插件进行接入，具体请参考对应框架的集成文档。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/memos/raw/index.md 读取 memos 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/memos/raw/index.md（查看排版版本）