ReMe 作为 Agent 的持久记忆层，把过滤后的对话来源记录、每日笔记、资源和长期摘要记忆存入用户自有的本地工作区。auto_memory 在保存来源记录时会省略被召回的 tool 结果和 base64 数据，避免检索内容或二进制内容变成长期记忆素材。
用途与主要能力：检测 ReMe 是否已安装或运行；通过 CLI 检索记忆、读写文件、遍历 wikilink 邻接；导入外部文档与图片；汇总每日笔记形成长期摘要；生成主动兴趣话题。
基础用法：先执行 command -v reme 检查是否安装；未安装时需 Python 3.11 或更新版本，并运行 python3 -m pip install "reme-ai[core]"（源码可编辑安装在仓库根目录运行 python3 -m pip install -e ".[core]"）。不要静默安装，先向用户确认。检查已有服务用 reme find_reme，未启动则用 reme start 保持常驻；默认地址 127.0.0.1:2333，默认工作区为启动目录下的 .reme/。可指定稳定工作区与端口：reme start workspace_dir="/absolute/path/to/reme-workspace" service.port=8181。启动后用 reme find_reme、reme version、reme health_check 验证，再用 reme help 查看可用作业。检索用 reme search query="…" limit=5，读取 Markdown 用 reme read path=…，非 Markdown 文本用 reme load path=…，遍历用 reme traverse path=… depth=1 direction=both。写入普通对话用 reme auto_memory，显式文件操作用 reme write、reme edit。资源放入 resource/YYYY-MM-DD/，可用 reme auto_resource 显式处理。汇总用 reme auto_dream date=…，主动话题用 reme start job=proactive_refresh date=… 和 reme proactive_read date=…。
限制与说明：基础文件操作、BM25 搜索、wikilink 遍历及读取已有主动话题不需要模型凭证；auto_memory、auto_resource、auto_dream 与主动话题刷新需要 LLM 凭证（默认 OpenAI 兼容，默认模型 qwen3.7-plus）。嵌入检索默认关闭，仅设置 EMBEDDING_API_KEY 不会启用向量检索。图片描述需要支持视觉的 AgentScope 模型，HEIC 还需 reme-ai[image-heif]。复用健康服务，勿按命令或对话重复启动；一个稳定工作区共享记忆，需要隔离时使用独立工作区。不暴露、记录或提交凭证；避免存储秘密或敏感个人数据。是否及如何提及主动话题由宿主 Agent 决定，ReMe 不会自行通知用户或执行外部动作。官方资料未提供收费与价格信息。