为 AI 记忆提供可验证、防篡改的链上历史 —— 而记忆本身永不离开你的设备。
本地优先 · 开源 · 无需注册 · 云端可选
AI 记忆（AI Memory）是一层外挂的持久记忆，让 AI 智能体跨会话记住上下文。默认情况下，ChatGPT、Claude、Cursor 在对话结束后会忘记一切；Awareness 通过 MCP 或 SDK 为它们加上长期记忆——智能体在每次新会话中召回过去的决策、项目背景和经验规则，上下文 Token 用量节省 60% 以上，且无需改动模型本身。
在 Mem0、Noumi、Supermemory、原生记忆之间，Awareness 的定位——以及为什么科研人员和开发者选择它。
| 能力 | Awareness | Mem0 | Noumi | Supermemory | 原生记忆（ChatGPT/Claude） |
|---|---|---|---|---|---|
| 开源且可自托管 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 云端开箱即用 | 支持 | 付费 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 跨工具 MCP（Claude + Cursor + ChatGPT） | 支持 | 支持 | 不支持 | 部分 | 不支持 |
| 本地优先 / 数据留在设备 | 支持 | 仅自托管 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 免费开始 | 支持 | 试用 | 试用 | 试用 | 支持 |
| 智能压缩省 Token | 支持 | 部分 | 部分 | 不支持 | 不支持 |
| 权威基准（LongMemEval 96.0%） | 支持 | 无 | 无 | 无 | 无 |
这是一套完整的认知架构，专为将原始零散的数据转化为结构化、可推理的智能上下文而构建。
对 AI 行为、编码风格和特定项目特征进行细粒度控制，让代理严格遵循你的工作流习惯。
将扁平化的信息编织成网状记忆知识库，让文件、技术实体与抽象决策产生链接，实现深度推理。
结合了精确的全文检索(FTS5)和意图感知的向量相似度检索(pgvector)，在毫秒内跨维度召回极度相关的上下文。
自动化解析流水线。自动摄取聊天记录、文档或代码更新，将其提炼为有价值的记忆节点。
无缝集成通道，能将来自 Claude Code、Cursor、飞书和 GitHub 的数据直接汇聚至统一的数字大脑中。
记忆不只是存储，更会彼此连接。相关决策、项目与人物会建立关联。你只需问一个点，AI 就能理解完整背景。
从本地模式开始——一行命令，零账号。所有数据以 Markdown 文件保存在本机。云端是你的选择，不是强制。
一行命令：npx @awareness.market/setup。无需邮箱、无需信用卡、无需创建账户。30 秒即可启动。
所有数据以 Markdown 文件存储在本地，支持离线使用。未经你明确操作，没有任何数据会离开你的电脑。
SDK 在 GitHub 上完全开源。可以自行阅读代码、审计实现，或 fork 修改。没有黑盒。
需要团队协作、语义搜索或多设备同步时再升级。无绑定，等你准备好再做选择。
直接看效果：你的 AI 会自动记忆、检索并同步上下文。
AI 工具很强大，但每次会话结束后就会忘记一切。其他工具存记忆，Awareness 教你的 Agent 用记忆思考。
统一研发工具链
将来自 Claude Code、Cursor、GitHub 和控制台的数据无缝汇聚到同一个集中的记忆图谱中。
从原始对话中提炼价值
自动从分散的海量聊天记录中提取关键实体、决策逻辑和上下文待办事项，无需手动整理。
网状上下文关联
信息不再是扁平的向量块，而是自动编织成具有清晰业务逻辑连接的知识树网络。
瞬间找回极度相关的上下文
通过多路混合检索机制（混合 BM25 与向量搜索），在你的 AI 开启新任务时闪电般找回工作状态。
国际长期记忆基准（ICLR 2025）实测 96.0%——500 道人工题，复现脚本开源。
BM25 + 向量 + 知识图谱混合检索纯数据库运算：零大模型调用、零延迟、数据不出你的机器。
复制一份配置，粘贴到你的 AI 工具里，就完成连接了。
Awareness 是 AI Agent 的共享记忆层：编码助手、MCP 工具、LangChain worker 和协作式 Agent 工作区，都可以召回同一份决策、偏好和项目上下文。
让 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 Copilot 拥有跨新会话、跨项目和长重构的持久记忆。安装流程会写入 MCP 配置和工作流规则，让 Agent 知道何时召回、何时记录。
搜索意图：memory for Claude Code、Claude Code memory、memory for Cursor、Cursor AI memory。
Awareness 可以通过 MCP、SDK 和本地安装规则连接 Cursor、Windsurf IDE、Trae AI、Zed Editor、VS Code Agent Mode、GitHub Copilot Extensions、PyCharm AI Assistant 和 OpenClaw installation 流程。
搜索意图：Cursor、Windsurf IDE、Trae AI、Zed Editor、VS Code Agent Mode、GitHub Copilot Extensions、PyCharm AI Assistant、OpenClaw installation。
研究 Agent、编码 Agent、Review Agent 和自动化 worker 可以通过同一张长期记忆图谱协作，不再依赖脆弱的会话摘要传来传去。适合 Agentic Workflow、Open Memory Protocol (OMP) 和 LangChain memory issues 场景。
搜索意图：multi-agent memory、Multi-Agent Collaboration、Agentic Workflow、Open Memory Protocol (OMP)、LangChain memory issues。
Awareness 像一个持续跟进项目的同事，会记住决策、取舍、风险和交接信息，帮助 Agent 延续 AI Task Automation 和自动办公工作流，而不是重新问你一遍背景。
搜索意图：agent cowork、AI cowork、AI Task Automation、AI长期记忆、自动办公智能体。
四项核心能力，让被动存储变成主动认知。
Awareness 会将工作流规则注入你的 Agent 配置——它会在会话开始时自动加载上下文、在工作前自动回忆、在每次改动后自动记录。无需手动触发。
你的 AI 会自动提取 13 种结构化知识——决策、解决方案、风险、技能、偏好——并打标签便于即时召回。它会学习你的模式，让你不必重复自己。
记忆不只是存储，更会彼此连接。相关决策、项目与人物会建立关联。你只需问一个点，AI 就能理解完整背景。
认证系统使用 JWT，15 分钟 access token 和 7 天 refresh token。Token 刷新端点为 /api/auth/refresh。
知识不是静态的——它会成长、更新、自我修正。矛盾会被标记，过时事实会被替代，新洞察会随着 Agent 的工作不断涌现。
多用户记忆、角色权限、跨团队召回、矛盾检测 — 全部内置。
通过 SDK 或 MCP 连接现有工具，让每位团队成员拥有一个能记住全局的 AI。
数据源 -> 记忆工作区 -> 工作流输出
Awareness
Enterprise
客户沟通、需求变化和关键承诺自动通过 user_id 和 agent_role 标签捕获。团队交接后，下一位负责人通过跨角色记忆即时召回完整的客户上下文。
â 客户在上次评审会上提到了什么？
3 月 4 日评审会提到：“这个发动机项目必须在 Q3 前通过技术尽调。” 同时请求为投资委员会准备 POC 方案。
SOP 和运营上下文自动提取为 6 种工程知识类型 — decision、workflow、pitfall、key_point、insight 和 problem_solution。矛盾检测会在过时流程造成失误之前发出预警。
检测到：项目里程碑临近 · 待更新风险清单
关键员工离开，知识仍然留存。新人通过角色权限接入共享记忆工作区，跨角色召回意味着从第一天就能查询任何团队积累的知识。
新成员入职 · 第 5 天
↑ 传统 onboarding 平均需要 6 个月
为什么企业已经不能忽视这件事
当关键员工离开时，他们也会带走 3 年的客户关系。接手的人面对的是空邮箱，只能一次次从零开始。
会议中做出的 73% 决策都没有被真正跟进。上下文在会议室和执行之间断裂，团队一季又一季重复同样的错误。
谁在什么时候知道了什么、为什么这样决策？如果缺少更强的知识归因和审计可见性，你就很难有效回应监管、解决争议或复盘过去的决策。
当客户在会议上提出硬性要求时，知识库不应该还要等人手动归档。记忆本身就应该主动捕获——标记变化、关联记录，并在下次召回时自动浮现。
团队使用 Awareness 的时间越长，组织记忆就越深。每一次客户互动、每一个工程决策、每一条运营洞察，都会沉淀成竞争对手无法复制的知识资产。切换成本不是锁定，而是你亲手积累出来的优势。
Awareness Enterprise 为你的团队提供多用户记忆、角色权限、跨团队召回和 13 种自动分类知识类型。通过 SDK 或 MCP 连接 — 你现有的 AI 工具从第一天起就拥有共享的组织记忆。
一份配置文件就能快速接入许多兼容 MCP 的工具。更深入的工作流可以按需再用 SDK 逐步补上。