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Esta página se tradujo del original en chino, que ha cambiado desde entonces, por lo que puede estar desactualizada. La versión china es la autorizada. Ver el original en chino →

Primeros pasos ​

Experimenta las funciones principales de MemX en 5 minutos: instalar → inicializar → escribir → recuperar → ver el estado.

Requisitos previos

Python 3.9+ · pip · Lurus API KeyAPI KeyCredencial de acceso a la API, similar a una contraseña. Cada Key puede tener cuotas y permisos configurados de forma independiente.Más información → (cómo obtenerla, se usa para el refinamiento por LLM en modo hybrid). Tiempo estimado: 5 minutos.

Elige el método de integración ​

MemX ofrece tres formas de integración: Python SDK / REST / MCP. A continuación lo demostramos con «escribir + recuperar»; elige el método que prefieras (los parámetros son equivalentes entre los tres):

El tutorial paso a paso que sigue usa el Python SDK como ejemplo; REST / MCP funcionan de forma análoga.

  1. Instalación

    bash
    pip install git+https://github.com/UU114/memx.git
    # 完整安装:pip install "git+https://github.com/UU114/memx.git#egg=memx[all]"

    Requiere Python 3.9+. En la primera ejecución se descarga automáticamente el modelo de embeddings local (unos 90 MB) en ~/.memx/models/.

  2. Inicialización

    python
    from memx import Memory
    m = Memory(config={"ace_enabled": True})   # 开启 ACE 引擎(核心功能)

    Una vez activado ACE, todas las escrituras y recuperaciones pasan por la canalización inteligente; la configuración por defecto basta para la mayoría de los escenarios.

  3. Escribir conocimiento

    Extrae y aprende conocimiento de las conversaciones automáticamente:

    python
    # 从一段对话中学习
    result = m.add(
        [
            {"role": "user", "content": "pytest 总是超时怎么办?"},
            {"role": "assistant", "content": "试试 pytest -x --timeout=30,逐个测试跑可以定位慢的用例"}
        ],
        user_id="developer_1",
        scope="project:my-backend"
    )
    
    print(result)
    # {
    #   "ace_ingest": {
    #     "bullets_added": 1,
    #     "bullets_merged": 0,
    #     "bullets_skipped": 0,
    #     "privacy_filtered": 0
    #   }
    # }

    También puedes inyectar conocimiento manualmente:

    python
    # 手动添加一条经验
    m.add(
        "部署前必须运行 go test -race ./... 检查竞态条件",
        user_id="developer_1",
        scope="project:my-backend",
        metadata={"knowledge_type": "method", "section": "workflow"}
    )
  4. Recuperar conocimiento

    python
    results = m.search(
        "pytest 调试技巧",
        user_id="developer_1",
        scope="project:my-backend"
    )
    
    for item in results["results"]:
        print(f"[{item['score']:.2f}] {item['memory']}")
    # [0.87] pytest 超时问题:使用 -x --timeout=30 逐个运行定位慢用例

    La recuperación fusiona automáticamente los resultados de las cuatro capas de búsqueda (exacta + difusa + metadatos + semántica) y tiene en cuenta el decaimiento temporal y la coincidencia de ámbito.

  5. Ver el estado de la base de conocimiento

    python
    status = m.status(user_id="developer_1")
    print(status)
    # {
    #   "total_memories": 42,
    #   "by_section": {"debugging": 12, "workflow": 8, "tools": 6, ...},
    #   "avg_decay_weight": 0.73,
    #   "permanent_count": 5,
    #   "archive_candidates": 2
    # }

Prueba rápida desde la CLI ​

bash
memx status                              # 知识库统计
memx search "pytest 调试"                # 搜索
memx learn "always use -v flag ..."      # 手动添加
memx list --scope project:my-backend     # 列出指定作用域
memx forget <memory-id>                  # 删除
memx sweep                               # 手动触发衰减计算
memx conflicts                           # 检测矛盾知识
memx export --format json > knowledge.json   # 导出
memx import knowledge.json                   # 导入

Modo de compatibilidad puro con mem0 ​

Migración sin fricción desde mem0

Cuando solo necesites las funciones básicas de memoria, desactiva ACE: el comportamiento es 100 % idéntico al de mem0 (con ACE desactivado, el paso a través tiene coste cero, así que puedes migrar primero y activarlo de forma gradual después).

python
m = Memory()  # ace_enabled 默认 False
m.add("some knowledge", user_id="user1")
results = m.search("query", user_id="user1")

Siguientes pasos ​

Próximos pasos

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