ReMe快速入门指南:安装、启动服务并写入第一个记忆节点【免费下载链接】ReMeReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMeReMe 是一个面向 AI Agent 的本地优先记忆管理套件Memory Management Kit它把对话和资料沉淀成可读、可编辑、可搜索的 Markdown 记忆文件。本教程带你用 4 步完成 ReMe 安装、启动记忆服务并写入第一个记忆节点零基础也能一次跑通。一、3分钟了解 ReMe 记忆管理套件ReMe 的核心理念是Memory as File, File as Memory记忆即文件记忆就是普通 Markdown带 frontmatter 和[[wikilink]]链接你可以用任何编辑器查看、修改、备份检索精准且省上下文默认 BM25 关键词检索 wikilink 图谱扩展只召回相关行级片段而不是把整个知识库塞给模型记忆可自进化auto_memory、auto_dream等流程能把日常对话逐步提炼为长期知识节点记忆工作区默认创建在当前目录的.reme/下分层为session/原始对话、daily/日笔记、digest/长期记忆目录结构详见 docs/zh/memory_as_file.md。二、第一步一条命令安装 ReMeReMe 要求Python 3.11推荐从 PyPI 直接安装pip install reme-ai[core]coreextra 建议保留自进化记忆流程auto_memory 等依赖它如只想要基础包可去掉[core]后缀。如果想从源码安装可体验完整 Studio 前端需 Node.js 22.13git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMe cd ReMe pip install -e reme_studio -e .[core] cd reme_studio npm ci npm run build:static cd ..只有用到自动记忆功能才需要配置 LLM。如果你打算体验auto_memory、auto_dream在项目根目录创建.envcat .env EOF LLM_BACKENDopenai LLM_MODEL_NAMEqwen3.7-plus LLM_API_KEYyour_api_key LLM_BASE_URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 EOF只跑文件读写和 BM25 检索的话这一步可以跳过。配置文件位于 reme/config/default.yaml。三、第二步启动 ReMe 记忆服务在项目目录执行reme start服务默认监听127.0.0.1:2333。如果端口被占用可用点号语法覆盖任意配置项reme start service.port8181 # 或指定一个独立的工作区目录 reme start workspace_dir/tmp/reme-demo service.port8181启动后先做两个体检reme version # 查看版本 reme health_check # 健康检查一切正常后浏览器打开http://127.0.0.1:2333/即可进入 ReMe Studio 可视化控制台浏览、编辑和搜索记忆工作区。下面这张状态总览页展示了 ReMe 记忆服务的连接状态、自动记忆开关和进程内存占用四、第三步写入第一个记忆节点服务运行中在另开一个终端执行 write 命令写入第一个记忆节点reme write \ pathdigest/wiki/quick-start-demo \ nameQuick Start Demo \ description我的第一个 ReMe 记忆节点 \ content# Quick Start Demo ReMe 把智能体记忆存成可读的 Markdown。 相关[[digest/wiki/memory-as-file.md]]几秒钟后工作区里就多了这样一份普通 Markdown 文件路径相对.reme/.reme/digest/wiki/quick-start-demo.md--- name: Quick Start Demo description: 我的第一个 ReMe 记忆节点 --- # Quick Start Demo ReMe 把智能体记忆存成可读的 Markdown。 相关[[digest/wiki/memory-as-file.md]]注意两个细节path省略后缀时会自动补.mdname和description会被自动写入 frontmatter成为索引的一部分用 read 命令验证写入成功reme read pathdigest/wiki/quick-start-demo start_line1 end_line20CLI 的完整参数语法可查阅 docs/zh/reference/cli.md。五、第四步一条命令检索你的记忆这是 ReMe 记忆管理的杀手锏——检索命令reme search queryagent memory markdown limit5默认配置下检索走BM25 关键词匹配 wikilink 图谱扩展返回命中的行号区间和相关邻节点后台 watcher 会自动把新写入的daily/、digest/下的 Markdown 切块并加入索引。如果想手动重建派生索引执行reme reindex即可。下面是 Agent 调用reme_search工具检索长期记忆的实际效果——注意结果里附带了记忆来源文件与行号需要向量语义检索时可在配置中启用 embedding 组件默认关闭不占资源详见 docs/zh/memory_search.md。六、可选进阶让 Agent 自动沉淀记忆配置好 LLM 后可以让 ReMe 自动把对话蒸馏成记忆卡片reme auto_memory \ session_idchat-demo \ messages[{role:user,content:我偏好把项目经验沉淀成 Markdown。},{role:assistant,content:已记录。}] \ memory_hint记录用户偏好它会把过滤后的原始对话存到session/dialog/同时生成日笔记卡片到daily/日期/之后reme auto_dream还能把日笔记进一步整合进digest/长期记忆。下面是 QwenPaw 中 ReMe 自动记忆的完整演示动图各流程的详细说明见 docs/zh/auto_memory.md 与 docs/zh/auto_dream.md。七、常见问题速查问题解决方案端口 2333 被占用reme start service.port8181换端口没配 LLM 能用吗能。文件读写、BM25 检索、wikilink 遍历均不需要 LLM 凭证记忆存在哪里默认.reme/目录可用workspace_dir...换位置查看服务状态reme status查看组件内存占用与进程 RSS完整命令清单reme help列出全部可调用 Job 恭喜你已完成 ReMe 记忆管理套件的最短闭环安装 → 启动服务 → 写入记忆节点 → 检索记忆。接下来可以阅读 docs/zh/quick_start.md 的完整快速开始文档或参考 docs/zh/framework.md 深入了解 ReMe 的组件架构。【免费下载链接】ReMeReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
ReMe快速入门指南:安装、启动服务并写入第一个记忆节点
ReMe快速入门指南:安装、启动服务并写入第一个记忆节点【免费下载链接】ReMeReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMeReMe 是一个面向 AI Agent 的本地优先记忆管理套件Memory Management Kit它把对话和资料沉淀成可读、可编辑、可搜索的 Markdown 记忆文件。本教程带你用 4 步完成 ReMe 安装、启动记忆服务并写入第一个记忆节点零基础也能一次跑通。一、3分钟了解 ReMe 记忆管理套件ReMe 的核心理念是Memory as File, File as Memory记忆即文件记忆就是普通 Markdown带 frontmatter 和[[wikilink]]链接你可以用任何编辑器查看、修改、备份检索精准且省上下文默认 BM25 关键词检索 wikilink 图谱扩展只召回相关行级片段而不是把整个知识库塞给模型记忆可自进化auto_memory、auto_dream等流程能把日常对话逐步提炼为长期知识节点记忆工作区默认创建在当前目录的.reme/下分层为session/原始对话、daily/日笔记、digest/长期记忆目录结构详见 docs/zh/memory_as_file.md。二、第一步一条命令安装 ReMeReMe 要求Python 3.11推荐从 PyPI 直接安装pip install reme-ai[core]coreextra 建议保留自进化记忆流程auto_memory 等依赖它如只想要基础包可去掉[core]后缀。如果想从源码安装可体验完整 Studio 前端需 Node.js 22.13git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMe cd ReMe pip install -e reme_studio -e .[core] cd reme_studio npm ci npm run build:static cd ..只有用到自动记忆功能才需要配置 LLM。如果你打算体验auto_memory、auto_dream在项目根目录创建.envcat .env EOF LLM_BACKENDopenai LLM_MODEL_NAMEqwen3.7-plus LLM_API_KEYyour_api_key LLM_BASE_URLhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 EOF只跑文件读写和 BM25 检索的话这一步可以跳过。配置文件位于 reme/config/default.yaml。三、第二步启动 ReMe 记忆服务在项目目录执行reme start服务默认监听127.0.0.1:2333。如果端口被占用可用点号语法覆盖任意配置项reme start service.port8181 # 或指定一个独立的工作区目录 reme start workspace_dir/tmp/reme-demo service.port8181启动后先做两个体检reme version # 查看版本 reme health_check # 健康检查一切正常后浏览器打开http://127.0.0.1:2333/即可进入 ReMe Studio 可视化控制台浏览、编辑和搜索记忆工作区。下面这张状态总览页展示了 ReMe 记忆服务的连接状态、自动记忆开关和进程内存占用四、第三步写入第一个记忆节点服务运行中在另开一个终端执行 write 命令写入第一个记忆节点reme write \ pathdigest/wiki/quick-start-demo \ nameQuick Start Demo \ description我的第一个 ReMe 记忆节点 \ content# Quick Start Demo ReMe 把智能体记忆存成可读的 Markdown。 相关[[digest/wiki/memory-as-file.md]]几秒钟后工作区里就多了这样一份普通 Markdown 文件路径相对.reme/.reme/digest/wiki/quick-start-demo.md--- name: Quick Start Demo description: 我的第一个 ReMe 记忆节点 --- # Quick Start Demo ReMe 把智能体记忆存成可读的 Markdown。 相关[[digest/wiki/memory-as-file.md]]注意两个细节path省略后缀时会自动补.mdname和description会被自动写入 frontmatter成为索引的一部分用 read 命令验证写入成功reme read pathdigest/wiki/quick-start-demo start_line1 end_line20CLI 的完整参数语法可查阅 docs/zh/reference/cli.md。五、第四步一条命令检索你的记忆这是 ReMe 记忆管理的杀手锏——检索命令reme search queryagent memory markdown limit5默认配置下检索走BM25 关键词匹配 wikilink 图谱扩展返回命中的行号区间和相关邻节点后台 watcher 会自动把新写入的daily/、digest/下的 Markdown 切块并加入索引。如果想手动重建派生索引执行reme reindex即可。下面是 Agent 调用reme_search工具检索长期记忆的实际效果——注意结果里附带了记忆来源文件与行号需要向量语义检索时可在配置中启用 embedding 组件默认关闭不占资源详见 docs/zh/memory_search.md。六、可选进阶让 Agent 自动沉淀记忆配置好 LLM 后可以让 ReMe 自动把对话蒸馏成记忆卡片reme auto_memory \ session_idchat-demo \ messages[{role:user,content:我偏好把项目经验沉淀成 Markdown。},{role:assistant,content:已记录。}] \ memory_hint记录用户偏好它会把过滤后的原始对话存到session/dialog/同时生成日笔记卡片到daily/日期/之后reme auto_dream还能把日笔记进一步整合进digest/长期记忆。下面是 QwenPaw 中 ReMe 自动记忆的完整演示动图各流程的详细说明见 docs/zh/auto_memory.md 与 docs/zh/auto_dream.md。七、常见问题速查问题解决方案端口 2333 被占用reme start service.port8181换端口没配 LLM 能用吗能。文件读写、BM25 检索、wikilink 遍历均不需要 LLM 凭证记忆存在哪里默认.reme/目录可用workspace_dir...换位置查看服务状态reme status查看组件内存占用与进程 RSS完整命令清单reme help列出全部可调用 Job 恭喜你已完成 ReMe 记忆管理套件的最短闭环安装 → 启动服务 → 写入记忆节点 → 检索记忆。接下来可以阅读 docs/zh/quick_start.md 的完整快速开始文档或参考 docs/zh/framework.md 深入了解 ReMe 的组件架构。【免费下载链接】ReMeReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/ReMe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
