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MemHop 是一个用纯 Go 实现的 AI Agent 认知记忆引擎。它不是向量数据库，而是模仿人脑记忆方式设计的六层架构系统——身份画像、联想超图、工作记忆、知识图谱、归档存储、技能结晶。Agent 关闭时自动运行 Dream 巩固管线，压缩冗余记忆、衰减弱连接、重建画像，像人脑在睡眠中整理记忆一样。单个 .meh 文件即全部记忆，不需要数据库、Redis 或任何中间件。仅 4 个直接依赖，零 CGo，17600 行代码，273 个…
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MemHop 是一个用纯 Go 实现的 AI Agent 认知记忆引擎。它不是向量数据库，而是模仿人脑记忆方式设计的六层架构系统——身份画像、联想超图、工作记忆、知识图谱、归档存储、技能结晶。Agent 关闭时自动运行 Dream 巩固管线，压缩冗余记忆、衰减弱连接、重建画像，像人脑在睡眠中整理记忆一样。单个 .meh 文件即全部记忆，不需要数据库、Redis 或任何中间件。仅 4 个直接依赖，零 CGo，17600 行代码，273 个测试。基于 LOCOMO10（ACL 2024）数据集测试，Recall@5 达 100%。开源协议 MIT + Apache-2.0。 亮点 1. 六层认知架构——不是把对话扁平存储再相似度搜索，而是分层：L0 画像（记住你是谁）→ L1 联想超图 → L2 工作记忆（4 级压缩）→ L3 知识图谱（超图 + Louvain 社区发现）→ L4 归档 → L5 技能结晶 2. Dream 巩固管线——Agent 关闭时自动"睡眠"：L2 压缩合并相关话题 → L1 重建超图骨架 → L1 衰减弱化不活跃连接（遗忘机制）→ L0 重建画像。每次睡眠后记忆更结构化更紧凑 3. 三通道 RRF 检索——BM25（gse 中文分词精确匹配）+ f16 向量（Ollama 语义相似度）+ 实体模糊匹配（知识图谱关联），通过 Reciprocal Rank Fusion 融合，不是单一向量相似度 4. 单文件存储引擎——自研 .meh 格式，A/B 双头交替写入 + 记录级 CRC32 + 撕裂写入截断恢复 + mmap 零拷贝读取，崩溃时自动选存活头恢复。不用 SQLite，不装数据库 5. 极简——纯 Go，仅 4 个直接依赖（xxhash/gse/ollama/go-openai），零 CGo，全仓库 1 个 TODO、0 个 panic。go get 引入，Open 一个文件，Agent 就有记忆了
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