描述
Vectorize 是一个开源的代理记忆系统,旨在增强 AI 代理的学习能力。通过允许代理从错误中学习,Vectorize 确保它们随着时间的推移不断改进,提供了相较于传统记忆系统的显著优势,后者仅仅存储和检索事实。该系统支持每个用户的记忆,确保每个用户的偏好、历史和决策保持独立。它还具有跨会话持久性,允许上下文在会话边界之间存活,并在数周后被回忆起。
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该记忆系统是模型无关的,这意味着它可以与任何大型语言模型(LLM)一起工作,而不会丢失之前学习的信息。这种灵活性得到了快速记忆回忆的支持,平行搜索在 100 毫秒内返回最相关的记忆。Vectorize 的反思层将个别事实合成成综合知识,使代理能够自动检测模式并随着时间的推移建立判断。
Vectorize 提供多种部署选项。用户可以通过单个 Docker 命令免费自托管该系统,受益于 MIT 开源许可证。对于那些更喜欢托管解决方案的用户,Hindsight Cloud 提供基于令牌使用的按需付费模式,没有固定的月费。企业用户可以在私有云、自己的 AWS、Google Cloud 或 Azure 账户中,或在本地部署 Hindsight,提供额外的安全功能和合同支持。
该系统与各种编码和个人代理无缝集成,提供 Python、TypeScript 和 Go 的 SDK 和 API。它还支持广泛的集成,使其成为希望增强 AI 代理记忆能力的开发者的多功能选择。Vectorize 专注于企业级部署,提供包括单租户隔离、私有网络和全面安全功能的解决方案。
- 类别向量数据库与检索
- 定价模式免费增值
- 部署云端、本地部署
- 平台Python, TypeScript, Go
Vectorize的核心功能
开源代理记忆系统
每用户记忆持久性
跨会话上下文保留
100 毫秒内快速记忆回忆
模型无关的记忆层
模式检测和判断建立
自托管和托管部署选项
与编码和个人代理的集成
如何使用 Vectorize?
部署:使用单个 Docker 命令自托管
集成:与编码和个人代理连接
配置:设置记忆持久性和回忆
优化:利用反思层进行模式检测
Vectorize的使用案例
- AI 代理学习
- 跨会话持久性
- 模型无关集成
- 企业部署
- 快速记忆回忆





