OMEGA 是一款为 AI 编程智能体设计的持久记忆系统，强调本地优先和跨模型兼容。它旨在解决 AI 编程智能体无状态、每次新会话从零开始、重复犯错、上下文丢失以及云记忆服务带来的供应商锁定和数据隐私问题。
用途
OMEGA 为 AI 编程智能体提供持久化记忆、协调和学习能力，使智能体能够记住跨会话的决策、偏好、架构选择、错误模式和经验教训，从而减少重复解释上下文的时间，避免重复错误。它适用于使用 Claude、GPT、Gemini、Cursor、Claw Code 等主流 LLM 和编程智能体的开发者，尤其适合需要跨会话保持上下文一致性的复杂项目。
主要能力
- 记忆与学习：存储决策、经验教训、错误模式和偏好，支持语义搜索。工具涵盖压缩、整合、时间线、图遍历和检查点/恢复。
- 多智能体协调（omega-pro）：文件和分支锁定、会话管理、带依赖的任务队列、意图广播和智能体间消息传递，防止智能体互相覆盖工作。
- 智能 LLM 路由（omega-pro）：对任务进行分类并路由到最优模型，例如编码任务路由到 Claude Sonnet，快速编辑路由到 Llama 8b（成本为 1/60），100 万 token 上下文路由到 Gemini Flash。支持 5 个提供商、4 种优先级模式，意图分类耗时低于 2 毫秒。
- 知识库（omega-pro）：将 PDF、Markdown、网页和文本文件摄入可搜索的知识库，支持语义分块。
- 实体注册（omega-pro）：多实体企业记忆，支持关系、层级和实体范围的记忆/档案/文档。
- 安全档案（omega-pro）：使用 AES-256 加密的个人数据存储，集成 macOS Keychain。
使用方式
OMEGA 需要 Python 3.11 或更高版本。安装时建议使用独立环境，例如通过 pipx 或虚拟环境安装 omega-memory[server]（注意在 zsh 中需保留引号）。安装后运行 omega setup 进行配置，该命令会创建 ~/.omega/ 目录、下载 ONNX 嵌入模型（bge-small-en-v1.5，约 130 MB）和重排序模型（约 90 MB）到 ~/.cache/omega/models/、注册 MCP 服务器、安装会话钩子并修改 ~/.claude/CLAUDE.md。
OMEGA 通过自然语言工作，无需 API 调用或配置。用户可以直接告诉 Claude 记住某事，例如“记住认证系统使用 JWT 令牌，而不是会话 cookie”，Claude 会将其存储为带有语义嵌入的永久记忆。关闭会话后打开新会话，询问相关问题时，OMEGA 会自动呈现相关记忆。
OMEGA 作为 MCP 服务器在 Claude Code 内运行。默认向客户端显示五个工具（omega_store、omega_welcome、omega_protocol、omega_tools、omega_call）以节省上下文。设置环境变量 OMEGA_CONDENSED=0 可暴露所有工具。OMEGA Pro 增加协调、路由、实体、知识库和档案工具。
适用场景
- 需要跨会话保持上下文一致性的 AI 编程项目。
- 使用多种 LLM 或编程智能体，希望避免供应商锁定的开发者。
- 需要多智能体协作、任务队列和文件锁定的团队。
- 需要将文档、网页等资料摄入知识库进行语义搜索的场景。
- 对数据隐私有要求，希望记忆完全本地存储的用户。
限制
- 需要 Python 3.11 或更高版本，macOS 自带的 Python 3.9 过旧。
- 免费版有存储限制：当存储达到 2,000 条记忆时，搜索从语义搜索切换为纯文本匹配；达到 5,000 条时停止存储新记忆。OMEGA Pro 移除这两个限制。
- 钩子（自动捕获和呈现）仅适用于 Claude Code。
- 仅作为 Python 库安装时，没有自动捕获或呈现功能，因为钩子需要 MCP 服务器。
- 部分高级功能（多智能体协调、LLM 路由、知识库、实体注册、安全档案）需要 OMEGA Pro。
- 安装和配置可能修改
~/.claude.json、~/.claude/settings.json和~/.claude/CLAUDE.md等文件。 - 官方资料未提供具体定价信息。
