面向智能代理和聊天机器人的生产就绪型记忆系统，提供三层记忆层级、语义搜索和自动优化，支持 REST API、MCP 协议和 CLI。
Cortex Memory 是一个为智能代理和聊天机器人设计的生产就绪型记忆系统，采用 Rust 开发（86.9%），提供从记忆提取、语义搜索到自动优化的完整解决方案。
核心架构#
- 三层记忆层级：L0 Abstract → L1 Overview → L2 Detail，渐进式上下文披露，优化 LLM Token 消耗
- 虚拟文件系统：
cortex://URI 方案组织数据，支持 session/user/agent/resources 四维度命名空间 - 混合存储：文件系统（Markdown 持久化）+ Qdrant 向量数据库（语义索引）
核心能力#
- LLM 驱动的智能内存提取（自动提取事实、决策、实体）
- 基于 Qdrant 的高性能向量语义搜索，支持元数据过滤和加权评分
- 多租户隔离支持，通过租户感知的集合命名实现
- 事件驱动自动化（文件监视器、自动索引器）
- Web 仪表板（Svelte 5 SPA）用于监控、租户管理和语义搜索可视化
访问方式#
- REST API（基于 Axum，/api/v2/* 端点）
- CLI 命令行工具
- MCP 协议服务器（暴露 store_memory、query_memory 等工具）
- 原生 Rust 库
性能表现#
基于 LOCOMO 数据集评估（50 对话，150 问题）：
- Recall@1: 93.33%（相比 LangMem +67.02pp）
- Recall@3: 94.00%（相比 LangMem +44.00pp）
- MRR: 93.72%（相比 LangMem +54.90pp）
- NDCG@5: 80.73%（相比 LangMem +62.01pp）
前置依赖#
- Rust 1.86+
- Qdrant 1.7+（向量数据库）
- OpenAI 兼容的 LLM API 端点
- OpenAI 兼容的 Embedding API 端点
安装方式#
cargo install --path cortex-mem-cli # CLI 工具
cargo install --path cortex-mem-service # REST API 服务
cargo install --path cortex-mem-mcp # MCP 服务器
模块组成#
| 模块 | 职责 |
|---|---|
| cortex-mem-core | 核心层：文件系统抽象、LLM 客户端、Qdrant 集成、层级生成 |
| cortex-mem-service | REST API 服务器 |
| cortex-mem-cli | 命令行工具 |
| cortex-mem-insights | Svelte 5 SPA 仪表板 |
| cortex-mem-mcp | MCP 协议服务器 |
| cortex-mem-rig | Rig 框架集成层 |
适用场景#
- 构建 LLM 驱动的聊天机器人和智能代理
- 创建个性化 AI 助手（记住用户偏好和历史）
- 需要记忆骨干的开源 AI 项目
- 跨多次对话保持上下文的智能应用