跨应用、跨模型的通用个人记忆层 · Memory for Agents

让 AI 记得 完整的你

镜我把聊天、会议、邮件、文档、代码仓库和 AI 对话组织成一层可追溯的个人记忆。你正在使用的 Agent 因此能读懂来路、当前状态和原始证据,而不是只看到眼前这一段对话。

Demo 版

正在核验发布状态。 下载、注册与订阅默认保持关闭。

工程仓库历史读懂主线与废弃方案
项目推进带回进展、阻塞与下一步
写作沟通沿用确认过的事实与口径
会前准备找齐人物、议题和未决项
Continuity

让 Agent 在关键时刻,
接上你未完成的思路。

三层记忆互相衔接,构成可追溯的连续性。

继续下滑,每张页面会先停驻,再像手中的扑克牌一样循环交替;也可以直接选择任意一张。
01

来源证据
从真实工作流来

  • 聊天与会议记录
  • 邮件与文档
  • 代码仓库与 PR
  • AI 多轮对话记录

每条来源一一保留,去重归并。

02

决策脉络
理解你为何这样决定

  • 问题背景
  • 约束与反馈
  • 多方案与试错过程
  • 关键决定与依据

把思路结构化,才能被复现。

03

当前状态
知道现在进展到哪一步

  • 进行中的任务
  • 已完成事项
  • 风险与依赖
  • 下一步建议

衔接上下文,减少重复成本。

为什么是镜我 · Verified difference

记忆系统是否有效,
最终看它能否答对

Public benchmark
47.9%
ATM-Bench-Hard · QS
44.7%Recall@10
最高Memory-System table
最终答案质量,不是摘要相似度。
查看实时榜单 ↗
01

从噪声中找到关键证据

02

只采用仍然有效的事实

03

证据不足时,不替你猜

Same-LLM reruns · DeepSeek-V4-flash

同一模型下,
领先 2.9–3.9 倍。

Memexa47.9%
A-Mem16.7%
MemPalace13.6%
HippoRAG212.3%
Matched quality · Cost

相近答案质量,
成本低 90.3%

方案Hard QS整轮成本
Memexa47.9%$3.84
Codex · GPT-5.5 xhigh48.1%$39.74
首轮少花 $35.90 · 10.3× 成本优势
评测口径与数据来源

数据来自 ATM-Bench-Hard Live Leaderboard:Memexa QS 47.85%、Recall@10 44.67%,页面按一位小数展示。同模型对比采用 DeepSeek-V4-flash memory / answer 模型与同一评审口径;A-Mem 16.7%、MemPalace 13.6%、HippoRAG2 12.3%。官方榜单仍以 * 标注评审差异,Recall@10 使用固定 Qwen3-VL-2B captions。

成本对照使用 gpt-5-mini judge。Memexa 的 $3.84 包含 11,034 项记忆的一次性构建 $3.80,以及 31 题查询约 $0.04;标准 Codex 框架搭配 GPT-5.5 xhigh 为 $39.74。另行交叉复核显示 judge 差异不改变同质量结论。

Real workflow 镜我 · 找回上下文 Codex · 继续执行
看看 接入镜我

Agent 能做什么

不是功能列表。看一个全新会话怎样找回过去,再从真正的断点继续执行,并交付可核验结果。

真实工作流复现;身份、材料与设备均已去敏,外部行动仍由本人确认。

codexlocal workspace
working
Called memexa.memory_research

└ latest answer policy · disclosure boundary · evidence gaps

Inspected application form and source files

└ 4 pages · supported fields · one missing proof

Compared current materials with recalled decisions

└ corrected one stale status · kept internal notes private

Filled all evidence-backed fields

└ unsupported field left for human confirmation

Draft completed · 1 item needs confirmation

镜我找回最后确认的填写口径、披露边界和材料缺口;Codex 据此填写所有有证据的字段,并纠正一处已经过期的状态。没有证据的一项保持空白,页面尚未提交。

当前材料所有有证据字段已填写done
历史口径采用最后确认版本updated
披露边界内部信息已省略kept
证据缺口1 项等待负责人确认pending
Ask Codex to continue...esc
Ownership & control

记忆属于你。
只把这次需要的
交给 Agent。

最后一步 发送或修改前,由你确认。
For developers

接入现有 Agent,
不用迁移工作方式。

MCP、REST API 与本地服务共用同一层记忆。模型可以更换,经过核验的上下文不必重建。

MCP标准协议接入当前 Agent
REST API按任务读取经过筛选的上下文
本地服务数据与索引由自己的设备保存
Terminal · local
$ memexa serve --mode local

Memexa Local Service running at http://127.0.0.1:8765

 MCP endpoint       /mcp
 REST API           /api/v1
 Local storage      ~/.memexa

Ready.
参与方式 · Access

个人参与内测,
团队合作

账号只负责身份与设备授权;聊天、邮件、文档和长期记忆仍保存在本地。

内测会员
Personal beta

面向个人用户。正在核验 Demo 下载与账号开放状态。

正在核验下载信息…
团队合作
Team

团队试用、部署或合作,请直接联系我们。

开始之前,
这些边界应当说清楚。

如何下载 Demo 版?

在“内测会员”中点击下载会打开中科大网盘分享页;请以分享页中的最新文件为准。留下邮箱后,后续 Demo 版更新时我们会第一时间通知你。

我的个人记忆会被上传到账号里吗?

不会。账号不是个人记忆的云盘,它只负责验证身份、授权设备,并为记忆处理建立受认证的加密通道。聊天数据库、录音、文档与长期记忆仍保存在本地;只有当你主动调用云端能力时,当前任务需要的最小片段才会通过加密连接处理,登录或注册不会触发整库上传。

镜我和单个 AI 产品里的“记忆”有什么区别?

单个 AI 产品通常只能使用自己会话里的历史与偏好:要么换一个产品就丢失背景,要么反复把大量历史塞进长上下文。后者不仅增加 token 与模型调用成本,也会让无关材料和过时决定稀释关键证据,任务质量反而下降。镜我不仅跨应用、跨模型,更通过独有的杂散信息处理技术,从聊天、会议、邮件、文档和代码历史的噪声、指代、冲突与过时决定中恢复当前有效事实,只把这次任务需要的最小证据交给 Agent。因此更换模型不必重建背景,在相近任务质量下显著降低成本,也减少噪声造成的误判。

为什么不把全部历史直接塞进长上下文?

全部塞入会增加成本,也会把过时决定与无关材料一起带进任务。镜我先判断相关性与有效状态,再交付必要证据。

镜我只适合页面里的四类工作吗?

不是。工程仓库历史、项目推进、写作沟通和会前准备只是四个代表性入口;客户跟进、研究复盘、内容创作和个人事务整理也可以使用同一层记忆。只要工作依赖过去的事实、决定和材料,支持 MCP 或 API 的 Agent 就能在授权范围内调用它们。

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