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PowerMem 记忆组件集成指南

简介

PowerMem 是由 OceanBase 开源的 Agent 记忆组件，通过本地 LLM 进行记忆总结和智能检索，为 AI 代理提供高效的记忆管理功能。

费用说明：PowerMem 本身开源免费，实际费用取决于您选择的 LLM 和数据库：

• 使用 SQLite + 免费 LLM（如智谱 glm-4-flash）= 完全免费
• 使用云端 LLM 或云端数据库 = 按对应服务收费

💡 最佳性能提示：PowerMem 配合 OceanBase 使用可实现最大性能释放，SQLite 仅建议在资源不足的情况下使用。

• GitHub: https://github.com/oceanbase/powermem
• 官网: https://www.powermem.ai/
• 使用示例: https://github.com/oceanbase/powermem/tree/main/examples

功能特性

• 本地总结：通过 LLM 在本地进行记忆总结和提取
• 多种存储后端：支持 OceanBase（推荐，最佳性能）、SeekDB（推荐，AI应用存储一体）、PostgreSQL、SQLite（轻量备选）
• 多种 LLM 支持：通义千问、智谱（glm-4-flash 免费）、OpenAI 等
• 智能检索：基于向量搜索的语义检索能力
• 私有部署：完全支持本地私有化部署
• 异步操作：高效的异步记忆管理

安装

PowerMem 已添加到项目依赖中，如果需要手动安装：

pip install powermem

配置说明

基础配置

在 config.yaml 中配置 PowerMem：

selected_module:
  Memory: powermem

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    # 数据库提供者: oceanbase(推荐,最佳性能), seekdb, postgres, sqlite(轻量备选)
    database_provider: sqlite  # 资源充足时建议使用 oceanbase 或 seekdb
    # LLM提供者: qwen(默认), openai, 等
    llm_provider: qwen
    # 嵌入模型提供者: qwen(默认), openai, 等
    embedding_provider: qwen
    # LLM配置
    llm_api_key: 你的LLM API密钥
    llm_model: qwen-plus
    # 嵌入模型配置
    embedding_api_key: 你的嵌入模型API密钥
    embedding_model: text-embedding-v3

配置参数详解

参数	说明	默认值	可选值
database_provider	存储后端类型	sqlite	oceanbase(推荐), seekdb, postgres, sqlite(轻量)
llm_provider	LLM 提供商	qwen	qwen, zhipu(免费), openai, 等
embedding_provider	嵌入模型提供商	qwen	qwen, zhipu, openai, 等
llm_api_key	LLM API 密钥	-	-
llm_model	LLM 模型名称	-	根据提供商选择
llm_base_url	LLM API 地址（可选）	-	-
embedding_api_key	嵌入模型 API 密钥	-	-
embedding_model	嵌入模型名称	-	根据提供商选择
embedding_base_url	嵌入模型 API 地址（可选）	-	-

使用通义千问（推荐）

1. 访问 阿里云百炼平台 注册账号
2. 在 API Key 管理 页面获取 API 密钥
3. 配置如下：

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    database_provider: sqlite
    llm_provider: qwen
    embedding_provider: qwen
    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    llm_model: qwen-plus
    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    embedding_model: text-embedding-v3

使用智谱免费 LLM（完全免费方案）

智谱提供免费的 glm-4-flash 模型，配合 SQLite 可实现完全免费使用：

1. 访问 智谱AI开放平台 注册账号
2. 在 API Keys 页面获取 API 密钥
3. 配置如下：

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    database_provider: sqlite
    llm_provider: zhipu
    embedding_provider: zhipu
    llm_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
    llm_model: glm-4-flash
    llm_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
    embedding_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
    embedding_model: embedding-3
    embedding_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/

使用 OpenAI

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    database_provider: sqlite
    llm_provider: openai
    embedding_provider: openai
    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    llm_model: gpt-4o-mini
    llm_base_url: https://api.openai.com/v1
    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    embedding_model: text-embedding-3-small
    embedding_base_url: https://api.openai.com/v1

使用 OceanBase（最佳性能方案）

OceanBase 是 PowerMem 的最佳搭档，可实现最大性能释放：

1. 部署 OceanBase 数据库（支持开源本地部署或使用云服务）
   • 开源部署：https://github.com/oceanbase/oceanbase
   • 云服务：https://www.oceanbase.com/
2. 配置如下：

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    database_provider: oceanbase
    llm_provider: qwen
    embedding_provider: qwen
    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    llm_model: qwen-plus
    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
    embedding_model: text-embedding-v3
    # OceanBase 数据库连接配置
    vector_store:
      provider: oceanbase
      config:
        host: 127.0.0.1
        port: 2881
        user: root@test
        password: your_password
        database: powermem

高级配置

如果需要更精细的控制，可以使用完整的配置结构：

Memory:
  powermem:
    type: powermem
    # 向量存储配置
    vector_store:
      provider: sqlite
      config:
        path: ./data/powermem.db
    # LLM 配置
    llm:
      provider: qwen
      config:
        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
        model: qwen-plus
    # 嵌入模型配置
    embedder:
      provider: qwen
      config:
        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
        model: text-embedding-v3

设备记忆隔离

PowerMem 会自动使用设备 ID（device_id）作为 user_id 进行记忆隔离。这意味着：

• 每个设备拥有独立的记忆空间
• 不同设备之间的记忆完全隔离
• 同一设备的多次对话可以共享记忆上下文

与其他记忆组件的对比

特性	PowerMem	mem0ai	mem_local_short
工作方式	本地总结	云端接口	本地总结
存储位置	本地/云端DB	云端	本地YAML
费用	取决于LLM和DB	1000次/月免费	完全免费
智能检索	✅ 向量搜索	✅ 向量搜索	❌ 全量返回
私有部署	✅ 支持	❌ 仅云端	✅ 支持
数据库支持	OceanBase(推荐)/SeekDB/PostgreSQL/SQLite	-	YAML 文件

常见问题

1. API 密钥错误

如果出现 API key is required 错误，请检查：

• llm_api_key 和 embedding_api_key 是否正确填写
• API 密钥是否有效

2. 模型不存在

如果出现模型不存在的错误，请确认：

• llm_model 和 embedding_model 名称是否正确
• 对应的模型服务是否已开通

3. 连接超时

如果出现连接超时，可以尝试：

• 检查网络连接
• 如果使用代理，配置 llm_base_url 和 embedding_base_url

测试验证

可以在虚拟环境中测试 PowerMem 是否正常工作：

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 测试 PowerMem 导入
python -c "from powermem import AsyncMemory; print('PowerMem 导入成功')"

更多资源

• PowerMem 官方文档
• PowerMem GitHub 仓库
• PowerMem 使用示例
• OceanBase 官网
• OceanBase GitHub
• SeekDB GitHub（AI原生搜索数据库）
• 阿里云百炼平台