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这是一个为 AI Agent 设计的认知记忆系统，后端完全使用 Java 开发，深度集成 Spring Boot 4.0 + Spring AI 2.0。 目前主流的 AI 记忆方案大多把记忆当成"搜索问题"——对话内容切片后丢进向量数据库，检索时做相似度匹配就完事了。但人类的记忆不是这样工作的：我们不只是记住事实，还会归纳模式、形成认知、建立对一个人的整体理解。 Memind 试图模拟这个认知进化过程： 🍃 事实提取：从单次对话中提…
About
这是一个为 AI Agent 设计的认知记忆系统，后端完全使用 Java 开发，深度集成 Spring Boot 4.0 + Spring AI 2.0。 目前主流的 AI 记忆方案大多把记忆当成"搜索问题"——对话内容切片后丢进向量数据库，检索时做相似度匹配就完事了。但人类的记忆不是这样工作的：我们不只是记住事实，还会归纳模式、形成认知、建立对一个人的整体理解。 Memind 试图模拟这个认知进化过程： 🍃 事实提取：从单次对话中提取具体信息，比如"用户有 8 年后端经验，在阿里待过 3 年" 🌿 模式归纳：跨多次对话自动归纳规律，比如"资深后端架构师，分布式系统专家" 🌳 认知形成：进一步抽象出深层理解，比如"偏好长期代码可维护性，技术选型偏保守" 记忆不再是一堆碎片化的向量片段，而是一个不断进化、层层深入的认知体系。 主要功能 三层认知进化：事实 → 模式 → 认知，记忆会自动"思考"和"成长" 双作用域记忆：USER 作用域（画像/偏好/经历）+ AGENT 作用域（工具模式/可复用流程） 双重检索策略：Simple（向量 + BM25 融合）和 Deep（LLM 辅助扩展 + 重排序） 全链路可观测：内置 OpenTelemetry + Micrometer，记忆提取和检索过程透明可追踪 技术栈 Java 21 + Spring Boot 4.0 + Spring AI 2.0 + SQLite/MySQL + Qdrant + OpenTelemetry 项目状态 ✅ LoCoMo 基准测试 86.88% 整体准确率（仅用 gpt-4o-mini） ✅ 82 个测试文件，JaCoCo + Checkstyle + Spotless 代码规范 ✅ GitHub Actions CI/CD ⚠️ 当前版本 0.0.1-SNAPSHOT，尚未发布到 Maven Central ⚠️ 距离大规模生产部署还需要更多实战验证 对于想用 Java 构建 AI Agent、或者不满于现有记忆方案只做"向量搜索"的开发者，Memind 提供了一个不同的思路。
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- 阮一峰周刊·用户投稿
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