万忆中枢 wanyimem：一个永远不会失忆的 AI 第二大脑
为智能体打造的事件溯源长期记忆系统 本地优先 · MCP Server · 23 个工具 · 你的数据永远不出你的电脑
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一、一句话说清楚它是谁
万忆中枢（WanYi Memory Core，包名 wanyimem） 是一个 本地优先的 AI 长期记忆系统，以 MCP Server 的形式交付。它专门解决一个 AI 世界最扎心的痛点：
LLM 智能体会失忆。 关掉对话框，你教过它的偏好、血泪教训、踩过的坑，一瞬间全部蒸发。
市面上已有的记忆方案，要么把数据丢到云端（隐私裸奔）、要么要搭重型基础设施、要么只会关键词搜索（连"认赔离场"和"死扛不止损"是同义词都认不出来）。
万忆中枢不跟它们卷，它走一条完全不同的路——在自己电脑上，给 Agent 装一个越用越聪明的第二大脑。
它写在代码开头的那句信条，就是整个项目的灵魂：
这不是一个记忆插件。这是给 Agent 装的第二个大脑。 你教它一次，它永远记得。 它犯错一次，它自己学会反思。 你换一万次对话，它的记忆永不丢失。
二、它到底靠什么解决"失忆"
万忆中枢的核心是一个事件溯源的记忆引擎，配合六大护城河和自我进化机制。一层层讲清楚。
1. 存储：事件溯源，永不遗忘
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append-only 事件日志（WAL）是唯一真相源：任何记忆变动都追加写入，永不删除。
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所谓"遗忘"，只是检索排序时让旧记忆排后面（时间衰减），数据本体永远在。
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底层是 SQLite 单文件：FTS5 全文索引 + 向量列 + 知识图谱 + 事件日志，一体打包，零外部依赖。
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记忆分 道 / 法 / 术 三层，各自有独立半衰期：
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道：原则、偏好、决策哲学 —— 每会话自动注入，永不衰减
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法：模式、策略、方法论 —— 条件注入，60~120 天半衰期
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术：原始观察、具体事实 —— 按需召回，7~30 天半衰期
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2. 检索：四通道混合召回，语义级命中
这是它相比"只会关键词搜索"的碾压点。一条查询走四条通道再融合：
通道
方法
① 关键词
BM25（FTS5 全文索引），中文 2-gram 分词
② 语义向量
本地中文向量模型 BAAI/bge-small-zh-v1.5（512 维）
③ 精排
BAAI/bge-reranker-base（CrossEncoder 二次排序）
④ 图谱
知识图谱多跳扩展 + 显性时序衰减字段
最后用四因子加权重排（语义 45% + 近因 25% + 频率 10% + 重要性 20%）。
效果：你说"认赔离场到底对不对"，它哪怕和你存的内容零关键词重合，也能靠语义把"死扛不止损亏了18%"那段记忆捞出来。基准（迷你 LongMemEval，跨会话事实召回 10 例）：Recall@5 = 90%，MRR = 0.900。
3. 元认知：知道自己不知道什么
召回结果太弱时，它没把握就不硬编——如实记录一条"知识空白"，并诚实告诉你"这块库存薄弱"。知道不知道，是最高级的知道。 这也是很多人忽略的记忆幻觉治理手段。
三、六大护城河：这是它最"狠"的地方
万忆中枢不是单纯存东西，它还想保护你。这是项目最有产品想象力、也是最有故事性的部分。
护城河 #1 · 拦截之眼（置信度决策检查）
你说"我要全仓梭哈"，它先做一次认知置信度检查，并亮出你历史上踩过的所有同款坑。如果置信度不足，直接 BLOCK——然后自动开反事实分支（见 #2）。
底层是 KektorDB 三分量模型：置信度 = 共识度 40% + 稳定性 30% + 摩擦度 30%，再叠加 FSRS 间隔复习曲线，像记单词一样帮你给每个判断"复习"。
护城河 #2 · 反事实之镜（counterfactual mirror）
每个关键决策点，它开一条平行分支记录两件事：你实际选的（事实路径）vs 你如果听劝的（反事实路径）。到期待自动结算，把两条人生的结果摆在你面前——“如果你当时只买两成，会是什么结果？”
你亲眼看到自己没走的那条路，这种记忆比任何说教都深刻。
护城河 #3 · 跨域桥接（跨域类比迁移）
它把不同领域的教训抽象成跨域底层模式，然后互相提醒。你在交易里无视止损，它会告诉你：“这个底层模式，你在写作/开发里也踩过。”
一个坑，全领域互通。这正是它"道法术"哲学里"道通万物"的落地。
护城河 #4 · 轨迹回放（分支轨迹回放）
把历史所有反事实分支串成一条决策时间线，还能算两条虚拟路径——“实际人生 vs 如果全听劝的人生”。决策生涯一眼回放，越用越看得清自己的进化曲线。
护城河 #5 · 主动搭档
不等你开口，它自己动手：
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今日简报（待结算分支 + 到期提醒 + 高命中跨域模式）——会话启动自动出
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主动体检（到期 / 超期 / 重复踩坑检测）
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周复盘（stats + route + review 合成）
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风险关键词扫描（文本里出现"梭哈/追涨/全仓/删库/强推"立即告警）
护城河 #6 · 元认知知识空白
系统知道自己不知道什么，主动记录库存薄弱点，供你补充。这是全套机制的"诚实开关"。
四、自我进化：它越用越懂你
这是万忆中枢最被低估的部分——它不需要你喊"记住这个"。
五齿轮自动反思（HOOK-REFLECT）
任务一结束，它自动转五个齿轮，全程无需你说话：
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决策日记 —— 记下这次怎么决策的
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模式抽象 —— 提炼可复用的规律
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技能建议 —— 该不该固化成一个技能
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撞墙复盘 —— 哪里踩坑了
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知识沉淀 —— 该存什么新知识
四钩子生命周期
钩子像生命周期的四个节点，全自动触发：
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LOAD（会话启动）：注入道级+法级记忆 + 断点续传 + 图谱预热 -
MONITOR（任务关键节点）：自动存档防丢 -
REFLECT（任务完成）：五齿轮自动反思 + 图谱构建 -
STORE（会话结束）：汇总存档 + 睡眠巩固 + 跨会话同步
园艺师后台（gardener）
夜间/后台自主做三件"整理"：
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矛盾检测：新记忆和旧记忆冲突时，不删任何一条，交给置信度仲裁谁更可信
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冗余检测：高度相似记忆归并提示（相似度 >0.85 触发）
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技能结晶：同一任务成功模式出现 ≥2 次，自动结晶成技能文件，越用越成体系
过程记忆 + 错题本 + 经验库
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过程记忆：ExpeL 五阶段（规划/尝试/纠错/反思/结论），失败自动沉淀错题本
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错题本：Reflexion 式反例库，高频错误模式统计，跨会话防重复犯错
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经验库：成功路径自动沉淀为可复用模式，跨任务迁移
五、23 个 MCP 工具全景
所有能力封装成 23 个工具，任何 MCP 客户端全局可用。按用途分组：
基础记忆
- 万忆记录见闻 / 万忆召回记忆 / 万忆知识压缩 / 万忆记忆自检
存档与续传
- 万忆存档进度 / 万忆加载进度（跨会话冷续传）
图谱与巩固
- 万忆图谱搜索 / 万忆睡眠巩固 / 万忆查询进化
过程与沉淀
- 万忆过程存档 / 万忆错题本 / 万忆经验库 / 万忆园艺师
画像与钩子
- 万忆导入档案 / 万忆更新交易锚点 / 万忆触发LOAD钩子 / 万忆触发STORE钩子
五大护城河 + 元认知
- 万忆置信度决策检查 / 万忆反事实之镜 / 万忆跨域桥接 / 万忆轨迹回放 / 万忆主动搭档 / 万忆知识空白
六、接入只需两步
pip install "wanyimem[all]" # Python 3.10+，含向量/精排模型依赖
在 mcp.json 加进任意客户端（Claude Desktop / Cursor / Trae 等）：
{
"mcpServers": {
"wanyi": {
"command": "python",
"args": ["-m", "wanyi.memory_core"],
"env": {
"万忆中枢_STORE_DIR": "C:/path/to/your/memory"
}
}
}
}
也可以作为 Python 库直接用：
from wanyi import WanYiCore
engine = WanYiCore()
engine.tool_record_memory(content="止损纪律：亏损超过8%必须无条件卖出", layer="法", mem_type="principle")
resp = engine.tool_recall_memory("认赔离场到底对不对", limit=5)
国内加速：模型首次使用会自动下载，设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 走镜像即可。
七、为什么值得信任
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本地优先：记忆全部在你的 SQLite 文件里，零云端依赖、零遥测、零隐私泄露
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降级优先：向量/精排/图谱模型不可用时自动降级为关键词检索，核心链路永不崩溃（这是刻意设计的工程哲学，不是缺陷）
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开源专业：MIT 协议，ruff lint + pytest × Python 3.10/3.11/3.12 矩阵全绿，GitHub Actions CI + CodeQL 安全扫描齐备
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已上 PyPI：
pip install wanyimem一条命令，全世界可用 -
工程配套齐全：中英双语 README、安装指南、Issue/PR 模板、CHANGELOG、Dependabot 自动依赖更新、SECURITY 私密上报通道
八、写在最后
市面上的记忆系统都在做"存更多"，万忆中枢做的是另一件事——把记忆变成一个有性格、会反思、能保护你的第二大脑。
它记住的不只是数据，是你的偏好、你的教训、你差点走错的每一个岔路口。它还通过反事实之镜告诉你：如果当时听劝，会是另一条人生。
pip install wanyimem，给你的 Agent 装上这个不会失忆的第二个大脑。
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