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title: "记忆后端"
type: concept
tags: []
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## Aliases
- Memory Backend
- Camp 1
- 记忆后端
- 记忆后端模式

## Definition

Camp 1 类别的 AI 记忆工具。核心工作流程：对话发生 → 系统提取事实或存储内容 → 事实存入数据库（向量数据库、图数据库或两者）→ 下次对话时检索相关事实并注入。

## Key Characteristics

- 优化目标：召回（Recall）
- 典型问题："关于 X 我说过什么？"
- 智能在提取和检索
- 用户从不直接接触记忆，信任系统记住正确的事情

## Limitations

- 记忆是扁平条目，无关系
- 每次提取需要 LLM 调用
- 存储的事实不随时间演化
- 无法解决跨会话上下文累积问题

## Examples

- [[Mem0]]：53.1k stars，四操作（add, search, update, delete）
- [[MemPalace]]：46.2k stars，逐字存储
- [[Supermemory]]：21.8k stars，时间感知
- [[Honcho]]：2.4k stars，对人和 Agent 建模

## Related Concepts

- [[向量数据库]] — 典型存储后端
- [[事实提取]] — 记忆化的核心技术
- [[上下文基质]] — Camp 2 的替代方案