iai-personal-memory-engine 是一个为 AI 提供长期记忆的本地服务器，通过 MCP 协议工作，可与 Claude 以及其他 MCP 兼容智能体配合。它逐字捕获每次会话的每一轮内容，随时间将这些记录组织成关于“你是谁”的个人记忆地图，并在每次新对话和每轮开始时回注一小片相关记忆。用户无需说“记住这个”或“上次我们说了什么”。
【主要能力】
- 逐字保存：保留每一次对话的原话细节。
- 分层记忆：用不同的超维表示分别保存字面细节、语义结构与行为倾向，避免三者塌缩到同一向量面。
- 本地无 LLM 的回忆路径：结合语义相似度、图证据、时间新近度、时间有效性与词法证据；memory_recall 同时返回 hits 与 anti_hits；memory_contradict 可关闭旧记录的有效区间、创建新记录并建立两者链接。
- 睡眠周期巩固：空闲时对相关情节分组、归纳语义记忆、强化有用路径、衰减未复查的弱边。可选的 REM 步骤通过用户已有的 Claude 订阅调用 claude -p，上限为每日配额的 1% 以内，无需 Anthropic API Key。
- 本地仪表盘与 CLI：可搜索存储、查看图邻域与矛盾、固定或淡化记忆、导入文件、控制后台引擎，并基于自身存储报告 token 使用估算。
- iai upload 支持文档、Office 文件、电子书、源代码、配置文件与目录。
- 14 个工具覆盖线索、时间、结构与词法回忆；捕获与纠正；强化与巩固；行为档案控制；存储自省。
【安装与使用】 在 Claude Code 中运行后重启会话即可验证。支持 Python 3.11/3.12。macOS 或 Linux 可用一体化源码安装：会构建 Rust 引擎与 TypeScript 包装、安装后台服务与 hooks、注册 Claude Code 并运行健康检查，需要 Git、Python 3.11/3.12、Node.js 18+ 与 Rust。可通过替换 codex 为 cursor、antigravity、hermes、openclaw 或 all 来适配不同宿主。MCP 工具适用于任何 MCP-over-stdio 客户端，自动捕获与上下文注入取决于宿主暴露的 hooks。新存储默认使用原生引擎格式，已有存储在升级时保持原格式；把旧的 SQLite 存储迁移到原生引擎可运行 iai-mcp migrate-to-lilli，具体命令由 iai-mcp doctor 打印，完整流程见技术参考。
安装后后台进程在 CLI 中称为 daemon。当它休眠或暂时不可用时，MCP 包装器与 iai 仍可直接读取本地存储。
【隐私与限制】
- 记录以 AES-256-GCM 静态加密，存储与密钥都在 ~/.iai-mcp/ 下，需一起备份。
- macOS 与 Linux 使用 Unix socket；Windows 使用带每用户令牌的临时回环端口。
- 没有 iai-memory 账户、遥测管线、托管仪表盘或跨机同步。可选的网络活动只有 REM 的 claude -p 步骤与每日 PyPI 版本检查，设置 IAI_MCP_VERSION_CHECK=0 可关闭版本检查。
- 存储拒绝混用不兼容的嵌入代际，更换嵌入器需要显式迁移。
- 前约十次会话的回忆质量通常一般，质量与延迟取决于语料规模、语言、嵌入器与已存历史。
- 默认存储英文优先，原始非英文记录需要显式 raw:<lang> 标签以及多语言或自定义嵌入器。
- Windows 支持为测试版，环境行为随宿主 hook 支持而变化。
- 项目由个人维护，没有企业级 SLA。
【基准与说明】 历史逐字检索以约 0.71 的平坦余弦为基线；使用匹配的 all-MiniLM-L6-v2 嵌入器时，iai-memory 与 mempalace v3.3.6 均取得 R@5 0.966 与 R@10 0.978，不宣称胜出。在作者自己的存储上，自动注入的记忆包平均约 350 token，而它所替代的智能体搜索往返约 2,850 token，在该测量负载上约便宜 88%；这不适用于显式的 memory_recall，其默认响应预算为 1,500 token。
名称中 IAI 代表 Independent Autistic Intelligence：Independent 指引擎、存储、嵌入与仪表盘本地运行；Autistic 指逐字保留、精确线索、持续专注，以及把稀有事件作为稀有事件保留而非平滑成典型摘要，这是操作性设计描述；Intelligence 取系统含义，指观察、适应、自我重组并长期存活的过程。“personal memory engine”描述其范围：一个人的记忆，在一台机器上，供其已有的助手使用。项目由 Areg Aramovich Noya 与 Lilli Noya 创作，与 lcgc.dev 团队合作，MIT 许可。
