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memory-harness

Local-first, programmable and auditable long-term memory workspace for people and AI agents.

luoyif/memory-harnesscommunitylistedunreviewed
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Runs on your computer. Pick your agent and operating system.

This project does not publish an install method we can turn into a config. Follow the README instead.

README

synced Oct 25, 2026

Memory Harness

本地优先、可编排、可审计的长期记忆工作台。 让人和不同 AI 在同一个项目边界内保存原材料、沉淀长期记忆、检索来源、处理待办，并按需 DIY 自己的记忆流程。

Release CI License

English · 中文使用手册 · Linux 服务器部署 · MCP 接入 · 权限说明 · 安全说明

当前版本：2.2.0 Public Preview。桌面端提供 macOS Universal 与 Windows x64；Linux 提供不依赖显示器的 x64 与 ARM64 服务包，可由 systemd 开机常驻。公开桌面包尚未使用 Apple Developer ID、公证或 Windows Authenticode 签名，系统可能显示安全提示。请先阅读 Release 中的安装说明。

它解决什么问题

普通聊天记录会不断变长，也很难回答“这条结论从哪里来、现在还有效吗、哪个 AI 可以看到”。Memory Harness 把这件事拆成一条可查看、可回溯的链路：

导入原材料 → 提取关键信息 → 形成复盘 → 沉淀长期记忆 → 生成知识产品或能力资产
  • 原材料不改写：对话和文件作为不可变 Evidence 保存，派生结果可以重建。
  • 默认适合新手：基础模式只展示导入、检索、待办和确认；高级模式再开放流程、插件和模型配置。
  • 记忆不是黑盒：每层都能回到来源，受保护内容必须由 Owner 审核。
  • 允许 DIY：Blueprint、Pipeline、插件和类型合同可以替换或扩展记忆处理方式。
  • 多 AI 有边界：每个 Agent 有独立身份、项目授权和权限；私密草稿不会自动共享。
  • 本地优先：SQLite、JSONL、FTS 和本地嵌入都在设备上；只有主动启用模型模式时，选中的原材料才会发送到所配置的模型服务。

界面导览

主要能力

  • 项目/记忆空间隔离，支持 Inbox 与 Personal 默认空间；
  • 文本、Markdown、ChatGPT、Claude、DeepSeek 和规范化 JSON 导入；
  • 只处理本次新增、失败或用户选中的原材料，避免旧材料被隐式全量重跑；
  • 六层可追溯记忆：Evidence、Knowledge Unit、Episode、Memory、Living Knowledge、Agent Asset；
  • 项目待办：人工待办直接生效，AI 只能提出建议，不能绕过确认；
  • 时间脉络与 as-of 检索，区分发生时间、有效时间和记录时间；
  • 知识产品、能力资产模板、二次沉淀、验证、Revision、Diff、回滚与审核；
  • 多 AI 协作任务、作者私密草稿、直接共享、冲突审核和不可转发约束；
  • OpenAI Responses、OpenAI-compatible Chat Completions、Anthropic Messages 与 OpenCode Go 混合协议模型；
  • 24 个受权限控制的 MCP 工具，以及 HTTP 能力清单与审计记录；
  • Doctor、索引重建、校验和导出、安全恢复和运行轨迹。

RAG 与 Embedding 到底支持什么

2.2.0 的统一检索是可离线运行的混合 RAG：

  1. 英文、代码和一般文本使用 SQLite FTS5 unicode61 BM25；
  2. 中文使用 FTS5 trigram BM25；
  3. 每份可检索内容生成 local-feature-hash-v1、384 维的本地特征嵌入；
  4. 关键词、嵌入相似度、时间相关性和新近度通过 RRF 融合；
  5. 返回结果包含项目、来源、时间、评分和可精确读取的 Evidence 标识。

本地特征嵌入不需要下载模型、不调用外部服务，也不需要单独部署向量数据库。它能补足拼写变化、词形变化和局部文本相似检索，但不冒充云端语义 Embedding 模型。向量只是可重建索引；原始 Evidence 仍是权威来源。memoryosd doctor 会检查 FTS 与嵌入投影的数量、算法、维度和载荷。

下载并运行

打开 Releases，下载自己平台的 2.2.0 完整包：

  • macOS：Memory-Harness-2.2.0-macos-universal.zip
  • Windows x64：Memory-Harness-2.2.0-windows-x64.zip
  • Linux x64 服务器：Memory-Harness-2.2.0-linux-x64.tar.gz
  • Linux ARM64 服务器：Memory-Harness-2.2.0-linux-arm64.tar.gz

桌面完整包同时包含桌面安装程序、memoryosd MCP/命令行伴侣、安装说明和 SHA-256。Linux 包只包含无界面服务、systemd 安装脚本、健康检查与部署说明，不需要 X11、Wayland 或浏览器。不要只复制应用程序后就期待 MCP 命令自动出现。

首次打开后：

  1. 在“记忆总览”新建记忆空间；
  2. 导入一份对话或文件；
  3. 处理新增原材料；
  4. 在“待我审核”确认 AI 建议；
  5. 在“检索”里搜索并点开来源；
  6. 需要 Codex 或其他 AI 时，再到“连接与健康”创建 Agent。

详细步骤见 中文使用手册。

Linux 无界面服务器

Linux 服务默认只监听服务器自身的 127.0.0.1:19777，不把记忆库直接暴露到公网。解压对应架构的包后运行：

sudo ./install.sh
./healthcheck.sh

安装完成后，Memory Harness 会在后台常驻并随服务器启动。Codex 与其他 Agent 可以在同一台服务器上直接调用 MCP；远程管理请使用 SSH 隧道。完整的安装、迁移、升级、日志和卸载步骤见 Linux 服务器部署说明。

Codex / MCP 快速接入

桌面端是 Owner 管理界面；memoryosd 在本机回环地址提供受权限控制的 MCP/HTTP 服务。Release 完整包已包含该伴侣程序。

  1. 启动本机服务：

    memoryosd start --addr 127.0.0.1:19777

  2. 在应用的“连接与健康”中创建独立 Codex Agent，选择项目和权限，并保存只显示一次的 Token。

  3. 在 Codex 的 MCP 配置中使用：

    {
  "mcpServers": {
    "memory-harness": {
      "command": "/absolute/path/to/memoryosd",
      "args": ["mcp", "--endpoint", "http://127.0.0.1:19777"],
      "env": {"MEMORYOS_AGENT_TOKEN": "<configure-in-secret-storage>"}
    }
  }
}

Token 不应写入源码、说明文档、日志、聊天内容或 Evidence。Agent 不能删除原材料、批准自己的建议或绕过 Owner 激活能力资产。完整工具表见 docs/MCP.md。

从源码构建

要求：Go 1.25.13+、Node.js 22+、Wails 2.12。go.mod 固定最低 Go 补丁版本，因为更旧的标准库包含本项目可达路径中的已知漏洞。

make test
make build
./bin/memoryosd version
./bin/memoryosd doctor --home ./runtime-data

cd frontend
npm ci
npm run typecheck
npm run lint
npm test
npm run build

桌面开发：

wails dev

默认数据目录是 ~/Documents/Knowledge/MemoryOS。开发和测试请使用独立 --home，不要把演示数据写入正式记忆库。

安全边界

  • HTTP/MCP 默认只监听 127.0.0.1；
  • Owner 会话与 Agent Token 分离，每次调用重新检查权限和项目范围；
  • 模型密钥使用系统密钥存储或明确的 secret reference，不回显；
  • 导出带校验和，恢复拒绝非空目标、路径穿越和不认识的文件；
  • Release 当前未做商业代码签名/公证，这是 Public Preview，不是无提示安装体验。

发现安全问题请按 SECURITY.md 私下报告，不要在公开 Issue 中附带 Token、个人记忆或数据库。

开源协议

Memory Harness 使用 Apache License 2.0。第三方依赖仍遵循各自许可证。

English

Memory Harness is a local-first, programmable and auditable long-term memory workspace for people and AI agents. It keeps immutable source Evidence separate from rebuildable interpretations, provides project-scoped hybrid retrieval, human review, tasks, temporal context, governed agent assets and least-privilege MCP access.

Version 2.2.0 combines SQLite FTS5 BM25, a deterministic 384-dimensional local feature embedding, temporal relevance and recency through reciprocal-rank fusion. The local embedding is dependency-free and rebuildable; it is not presented as a hosted semantic embedding model and does not require a vector database.

Download a platform bundle from Releases. Each 2.2.0 bundle contains the desktop installer, the memoryosd MCP companion, instructions and checksums. Windows x64 and Intel macOS are runtime-tested. The macOS binary is universal, but this round does not include real Apple Silicon hardware validation. Public preview artifacts are not Developer ID/notarized or Authenticode-signed.

Headless Linux server bundles are available for x64 and ARM64. They install a loopback-only memoryosd systemd service and do not require X11, Wayland or a browser. See the Linux server deployment guide.

See the Chinese user guide, MCP guide, API and security policy.

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