Auto-Claude Memory System（自动 Claude 记忆系统）是一套基于 Graphiti 的持久化记忆方案，用于在跨会话场景中保留上下文。其底层使用内嵌的 LadybugDB 图数据库，因此无需 Docker 即可运行。
【用途】 系统为开发智能体提供记忆能力：在构建过程中，智能体发现的模式、注意事项与解决方案会被提取为洞察，作为 episode 存入知识图谱；在新会话中，智能体可查询相关上下文，复用此前经验。
【架构】 Agent Session 经由 Memory Manager，执行添加 episode（新学习）、搜索节点（查找实体）、搜索事实（查找关系）、获取上下文（相关记忆）等操作，最终写入 Graphiti 知识图谱并由 LadybugDB 内嵌存储。
【主要能力】
- 无需 Docker 的内嵌图数据库
- 多服务商支持：OpenAI、Anthropic、Ollama、Google AI、Azure、OpenRouter
- 语义搜索：跨会话查找相关上下文
- 知识图谱：存储实体关系与事实
【配置】 在 apps/backend/.env 中启用与配置： GRAPHITI_ENABLED=true（默认 true） LLM 服务商可选：openai | anthropic | azure_openai | ollama | google | openrouter 嵌入服务商可选：openai | voyage | azure_openai | ollama | google | openrouter
文档给出多种服务商配置示例，包括 OpenAI（最简单）、Anthropic + Voyage（高质量）、Ollama（完全离线）、Google AI（Gemini）、Azure OpenAI（企业）、OpenRouter（多服务商）。Ollama 需先安装并拉取模型，示例命令为： curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ollama pull deepseek-r1:7b ollama pull nomic-embed-text
数据库设置： GRAPHITI_DATABASE=auto_claude_memory（默认） GRAPHITI_DB_PATH=~/.auto-claude/memories（默认）
【使用方式】
- MCP 工具：设置 GRAPHITI_MCP_URL 后，智能体可使用 search_nodes、search_facts、add_episode、get_episodes、get_entity_edge 等工具。
- Python API：通过 integrations.graphiti.memory 中的 get_graphiti_memory 获取记忆实例，调用 get_context_for_session、add_session_insight、search 等方法。
- 命令行查询：在 apps/backend 下运行 python query_memory.py，支持 --search、--recent、--entity 等参数。
【存储位置】 ~/.auto-claude/memories/ 下包含主数据库（nodes、edges、episodes）与 embeddings；每个 spec 也可在 .auto-claude/specs/001-feature/graphiti/ 下拥有专属记忆（insights.json、context.json）。
【最佳实践与建议】 让智能体自然学习，不必强制存储；使用自然语言进行语义搜索；定期清理过时洞察。服务商选择建议：生产用 OpenAI 或 Anthropic+Voyage，开发用 Ollama（免费离线），企业用 Azure OpenAI，预算有限用 OpenRouter 或 Google AI。嵌入模型选择：text-embedding-3-small 快速且质量良好，large 质量更好但更慢；LLM 选择：gpt-4o-mini 快速经济，claude-sonnet 推理质量高。
【限制与故障排查】 文档提供记忆未生效、服务商错误、数据库损坏、嵌入维度不匹配等排查方法，例如检查 .env 中的 GRAPHITI 配置、验证凭据、备份并重建记忆目录、清理 embeddings 后重新嵌入等。关于收费、价格与平台支持范围，资料未提供具体信息。