echomind-memory

name	echomind-memory
version	1.2.2
description	EchoMind Memory — AI 持久记忆系统。支持 Hermes、OpenCode、OpenClaw、Claude Code 等多平台。9 张 SQLite 表覆盖 6 种记忆类型 + Self-Reflective Agent。
category	software-development
platforms	["hermes","opencode","openclaw","claude-code"]
tags	["ai-memory","long-term-memory","rl-optimization","sqlite","self-reflection"]

EchoMind Memory v1.2.2

概述

EchoMind Memory 是一个纯 SQLite 的 AI 持久记忆系统，无需 PostgreSQL/Redis/ChromaDB。v1.1.0 新增 Self-Reflective Agent，从 Episodic 记录自动提炼 Semantic 知识和 Procedural 规则。服务运行在 http://localhost:8005。

6 种记忆类型

记忆类型	API 来源	存储位置	检索方式
User	偏好、习惯、交互历史	user_memory 表	总是检索
Task	任务状态、步骤	task_memory 表	has_history 时
Experience	成功/失败经验	experience_memory 表	is_complex 时
Context	对话上下文	context_memory 表	总是检索（最近 2 会话）
Knowledge	领域知识	knowledge_memory 表	requires_knowledge 时
Research	论文、阅读笔记	research_papers + research_notes	requires_research 时

RL 自优化

用户反馈（👍/👎）通过 RL 权重优化器调整检索重要性权重。权重持久化到 user_memory.preferences.rl_weights，重启后自动恢复。

Self-Reflective Agent (v1.1.0)

从 Episodic 记忆自动提炼长期知识，实现记忆自我进化。

• 触发：每 N 次 store 自动标记 _pending_reflection
• Hermes：on_session_end 自动调 localhost:9119 → 用户已配 LLM → 零配置
• HTTP：POST /api/reflect 端点，调用方自己的 LLM 处理 prompt
• 输出：key_insights → knowledge_memory / preferences → user_memory / rules → procedural
• 安全：confidence < 0.6 自动丢弃，失败静默降级

平台集成

Hermes Agent

# 安装后 Hermes 自动发现 skill.yaml 中的工具定义
# 在对话中直接调用 retrieve_memory / store_memory / record_feedback

OpenCode

# CLI 工具
python3 code_format/cli.py read jason my-project
python3 code_format/cli.py write jason my-project context.json

OpenClaw

OpenClaw 通过 SKILL.md 指令驱动，agent 直接调用 HTTP API 端点：

# 启动服务
python main.py
# → http://localhost:8005
# Agent 通过 POST /api/memory/retrieve 和 POST /api/memory/store 进行记忆存取

Claude Code (Cursor)

# 同步代码记忆到项目目录
POST /api/memory/sync-code {"project_root": "/path/to/project", "user_id": "alice"}
# → 生成 .echomind/ 目录供 Cursor 读取

API 端点

所有端点返回 JSON。

方法	路径	描述
GET	/health	健康检查
POST	/api/memory/retrieve	检索记忆
POST	/api/memory/store	存储交互结果
POST	/api/memory/feedback	记录用户反馈
POST	/api/memory/sync-code	同步到项目 .echomind/
GET	/api/memory/search-sessions	搜索会话转录
GET	/api/memory/health	记忆健康报告
POST	/api/memory/{type}/{id}/state	设置记忆状态
DELETE	/api/memory/{type}/{id}	删除单条记忆
POST	/api/research/paper	添加研究论文
POST	/api/research/note	添加研究笔记
POST	/api/reflect	反思：build prompt / process result
GET	/api/knowledge/{id}/evolution	查询知识演化链
POST	/mcp	MCP JSON-RPC 端点

检索请求

POST /api/memory/retrieve
{
  "user_id": "alice",
  "query": "如何优化查询性能？",
  "task_id": "task-001",        // 可选
  "max_results": 5              // 默认 5
}

返回 working_memory 数组（按重要性排序），含 source、content、importance、metadata。

存储请求

POST /api/memory/store
{
  "user_id": "alice",
  "task_id": "task-001",
  "context": [
    {"role": "user", "content": "如何优化？"},
    {"role": "assistant", "content": "建议加缓存..."}
  ],
  "task_status": "completed",
  "success": true,
  "experience_summary": "通过添加 Redis 缓存降低响应时间"  // 可选
}

配置化支持 (v1.1.0)

EchoMind v1.1.0 支持通过 echomind_config.yaml 配置文件调整所有参数：

• 文件位置: 优先级 ./echomind_config.yaml > ~/.echomind/echomind_config.yaml > 内置 FALLBACK_CONFIG
• 环境变量: 可通过 ECHOMIND_CONFIG=/path/to/config.yaml 指定配置路径
• Prompt 模板: 内置引擎生成（无需配置）
• 检索参数: 全部 9 项可调
• 领域检测: 通过配置文件切换知识领域（支持 zh/en 关键词）
• API 动态管理: POST /api/config/parameter 运行时修改，GET /api/config 查看当前配置

45 领域支持 (v1.1.0)

echomind_config.yaml 内置 45 个知识领域，覆盖：运筹学、供应链、决策分析、AI、计算机科学、NLP、CV、机器人、推荐系统、生物学等。领域关键词支持中英文，自动从配置匹配。

项目文件结构

├── SKILL.md              ← 本文件（AI 助手加载入口）
├── skill.yaml            ← 技能元数据 + OpenClaw 工具定义
├── main.py               ← FastAPI 服务入口 + `call()` 统一调度
├── echomind_config.yaml          ← 全量默认配置
├── requirements.txt
├── core/                  ← 跨框架记忆引擎（核心）
│   ├── memory_agent.py    ← 6 Agent + RL + ReflectiveAgent
│   ├── reflective_agent.py ← Self-Reflective Agent (v1.1.0)
│   ├── storage/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── sqlite_store.py ← 存储层 9 张表 (WAL)
│   ├── models/
│   │   ├── context.py, task.py, user.py
│   │   ├── knowledge.py, experience.py
│   │   ├── research.py
│   │   └── reflection.py
│   └── learning/
│       └── rl_weight_optimizer.py
├── adapters/              ← 平台适配层
│   ├── hermes_provider.py ← Hermes MemoryProvider
│   └── http_api.py        ← FastAPI HTTP (OpenClaw/OpenCode)
├── code_format/           ← OpenCode CLI 集成
├── example/               ← 各平台调用示例
├── plugin.yaml            ← Hermes 插件元数据

部署

依赖与数据库

• 依赖: pydantic>=2.7, python-dotenv>=1.0, numpy>=1.26, PyYAML>=6.0
• 数据库: ~/.echomind/memory.db（可在 echomind_config.yaml 中修改），9 张表自动创建

Hermes Agent（推荐 — 100% 自动存取）

# 安装
cp -r echomind_memory.skill ~/.hermes/plugins/echomind/
hermes config set memory.provider echomind

# 启动 Hermes 即自动运行，无需手动操作
hermes

效果：Hermes 的 agent_loop 每轮之前自动 prefetch() 检索记忆，每轮之后自动 sync_turn() 存储。LLM 不需要决策，100% 可靠。

OpenClaw / OpenCode / Claude Code（HTTP 模式）

python3 main.py              # 启动 FastAPI 服务 (port 8005)

LLM 通过 tool 调用 HTTP API，依赖 SKILL.md 触发规则。

Platform-aware 记忆

所有记忆带平台标签存储。检索时同平台记忆权重 ×1.0，跨平台 ×0.5。用户偏好按平台隔离，_default 键为公共基础。

已知限制

• knowledge_memory 依赖关键词匹配（9 个预设领域），通用任务不创建知识条目
• /mnt/d/ Windows 路径下 uvicorn 后台不稳定，建议在 WSL 原生路径运行
• context_memory 只在 store 时写入，未调用 store 时为空白