Supermemory
AI 代理的記憶層,把使用者偏好與知識存成可查的圖
Supermemory 是給 AI 代理用的記憶層與脈絡工程平台。它做的不只是向量檢索,而是把使用者行為、偏好與知識組織成一張帶本體論(ontology)的記憶圖,讓代理下次對話時知道「這個人是誰、之前決定過什麼」。
功能特色與適用場景
它的組成有四塊。使用者輪廓(user profile)會依行為累積出意圖與偏好;記憶圖(memory graph)是自研的向量圖引擎,節點之間帶有語意關係而不只是相似度;檢索走向量加關鍵字的混合搜尋,官方標示回應時間在 300 毫秒以下;格式支援 PDF、網頁、圖片與音訊,透過智慧擷取器處理。整合方面可接 Notion、Google Drive、S3、Gmail 與自訂資料來源。
為什麼要專門的記憶層?因為把所有歷史都塞進 context window 既貴又沒效果——模型會在長脈絡裡漏看關鍵資訊。記憶層的職責是「在對的時機取出對的那幾條」,這是檢索問題不是容量問題。
適用場景包括:個人化的 AI 助理產品、客服機器人記住客戶歷史、企業內部知識代理、以及需要跨會話保持一致性的長期代理。
它提供 TypeScript/Python SDK 與 REST API,也開放給非開發者做個人使用。定價依用量計費,開發前建議先估算寫入與查詢量——記憶層是那種「用起來之後量會失控成長」的服務類型。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話代理記憶是 2026 年最擁擠的賽道之一,選型的時候不要看誰的架構圖畫得漂亮,要看你自己的資料在上面檢索得準不準。這種東西一旦寫進去幾百萬條,換平台的成本就很痛了,一開始就要問清楚匯出方式。
主要功能
- 依行為累積的使用者輪廓與偏好
- 帶本體論關係的自研向量圖引擎
- 向量加關鍵字混合檢索,300 毫秒以下回應
- 支援 PDF、網頁、圖片、音訊的智慧擷取
- 整合 Notion、Google Drive、S3、Gmail
- TypeScript/Python SDK 與 REST API
如何使用 Supermemory
- 開發者把 Supermemory 接為代理的記憶層。
- 把使用者行為、偏好與知識存成帶本體論的記憶圖。
- 用向量加關鍵字混合搜尋檢索,回應在 300 毫秒下。
- 匯入 PDF、網頁、圖片與音訊。
- 接 Notion、Google Drive 與 Gmail 等來源。
- 讓代理下次對話記得這個人是誰。
- 依官方方案洽詢導入。
適用場景
- 個人化 AI 助理記住使用者長期偏好
- 客服代理跨會話記得客戶的歷史問題
- 企業知識代理的長期脈絡管理
- 多代理系統之間共用同一份記憶
Supermemory 的優點與缺點
優點
- 圖結構的記憶比純向量更能表達關係,檢索精準度較高
- 多格式擷取器省下自建資料處理管線的工
- 有免費層可先驗證檢索品質再擴大
缺點
- 依用量計費,記憶量成長後成本容易失控
- 記憶集中在第三方平台,資料主權與遷移要先規劃
- 與 Mem0 等競品的實際差異需以自己的資料實測
價格方案
提供免費層與依用量計費方案,另有企業方案
Supermemory 常見問題
Supermemory 免費嗎?
有免費方案可試,進階功能依用量計價。
Supermemory 是做什麼的?
AI 代理的記憶層:把使用者的偏好與知識存成可查詢的圖(graph),讓 AI 代理記得使用者、跨對話保有脈絡,回應更個人化、更連貫。
Supermemory 適合誰?
適合要讓 AI 應用有長期記憶、更個人化的開發者。
用 Supermemory 要注意什麼?
儲存使用者偏好與知識牽涉個資,要做好存取控管並符合隱私法規。
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