mem0 这类 agent 记忆库软件，大家发现没，记忆条目达到 10000 条以上的时候召回精度好像会下降

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目前正在使用自建 mem0 和腾讯的 TencentDB-Agent-Memory ，发现记忆多了召回精度都有存在下降的一个情况。
我目前用 qwen3.7-plus 作为记忆总结 llm
BAAI/bge-m3 作为嵌入模型
是不是我的模型太笨了？
我没测试别的记忆软件，因为这两个里面的记忆我没发现有办法转移到别的记忆软件里
平时我的 hermes 存记忆是三处一起存
本地记忆+mem0+TencentDB-Agent-Memory

记忆

召回

精度

11 replies • 2026-08-20 13:38:46 +08:00

MHPSY

7h 44m ago

没有接触过这方面想了解什么情况下会有这么多的记忆如果记忆有冲突一般怎样处理

lynn1su

7h 44m ago

@MHPSY #1 mem0+TencentDB-Agent-Memory 都有记忆重复检测的，存进去的时候发现重复就存不进去了

lynn1su

7h 41m ago

@MHPSY #1 主要是我用的够久了，每天都在和 agent 聊天，每次会话完毕都会存一条记忆，我还把我所有的创作和文档还有所有隐私都喂进入了

sesshomaru0

7h 26m ago

记忆多了，这是没办法的事吧？我记得初筛是用向量相似度做的，太多了估计相似度高的比较多？

garyox64

7h 17m ago

看看 debug 一下呗，mem0 带 llm 总结和优化吗？
向量检索缺点是会相似度优先，fts 之类的就是纯关键字，得看你的记忆里都是啥了

lynn1su

7h 12m ago

@garyox64 #5 有大模型总结功能的，先缓存进去，然后大模型总结，然后用嵌入正式存入

lynn1su

6h 50m ago

@sesshomaru0 #4 那有没有啥好用的记忆软件推荐啊

Maxwe11

6h 15m ago

我是自己单独搭的一个 openviking ，麻烦的是要单独维护一个系统，相比普通记忆，openviking 还是稍显复杂的，其实给项目团队搭建更合理，不过我就是觉得越用越多，记忆数据切换成本也比较高，在当下没有更好技术的前提下，干脆一步到位。

我是把 hermes ，claude code 和 workbuddy 等等以及还可能会用到其他的，一股脑都接入进去了，归属到我一个账户下，数据分层，向量化、重排序，索引等等，齐全齐备，单独维护一套系统确实比较麻烦，而且用的越久，就越要重视备份，不然丢了成本太高。

willie1991

5h 57m ago

12000 条,感觉还好,我也是担心越存越不准- -

lynn1su

5h 55m ago

@willie1991 #9 我目前 10932 条，我是觉得越来越像老年痴呆了，同一个模型召回 50 条记忆后开始回答，越来越容易记忆出错了，。我感觉应该是记忆软件的问题

lmmlwen

4h 37m ago

mem0 这东西，只是动态记忆而已，你需要定期将他转为静态知识库，然后生成一个 Agent 统一检索接口，也就是 memory index 。