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当前为常用粗语程器:PowerMem
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Agent工作流

当前为常用粗语程器:PowerMem

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:powermem
⭐ 703 Stars 🍴 84 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagenticagentsaiai-agentsai-companionpython
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,当前为常用粗语程器:PowerMem 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

当前为常用粗语程器:PowerMem 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

当前为常用粗语程器:PowerMem 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

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当前为常用粗语程器:PowerMem 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 703
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks
84

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

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当前为常用粗语程器:PowerMem 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install powermem

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install powermem

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/oceanbase/powermem
cd powermem
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import powermem; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
powermem --help

# 基本用法
powermem input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import powermem

# 示例
result = powermem.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# powermem 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "powermem"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
powermem --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export POWERMEM_API_KEY="your-key"
export POWERMEM_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 81/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

PowerMem

Persistent, self-evolving memory for AI agents and applications.

PyPI version PyPI downloads Python 3.11+ License Apache 2.0 GitHub Discord

English · 中文 · 日本語

PowerMem combines vector, full-text, and graph retrieval with LLM-driven memory extraction and Ebbinghaus-style time decay. It ships two-layer Experience + Skill distillation for self-evolving memory, multi-agent isolation, user profiles, and multimodal signals (text, image, audio).

Capabilities

Memory pipeline and retrievalSmart extraction and updates; Experience + Skill distillation (self-evolving); Ebbinghaus-style decay; Hybrid retrieval (vector / full-text / graph); Sub stores and routing.

Profiles and multi-agentUser profile; Shared / isolated memory and scopes.

MultimodalText, image, audio.

Provider matrix

LayerProviders (built in)
LLMAnthropic, OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Qwen (+ ASR), DeepSeek, Ollama, vLLM, SiliconFlow, Z.AI, LangChain-wrapped
EmbeddingOpenAI, Azure OpenAI, Qwen (+ VL multimodal, sparse), Gemini, Vertex AI, AWS Bedrock, Ollama, LM Studio, HuggingFace, Together, SiliconFlow, Z.AI, OceanBase MASS, LangChain-wrapped
RerankJina, Qwen, Z.AI, generic
StorageOceanBase (+ graph), embedded seekdb, PostgreSQL/pgvector, SQLite

---

Release highlights

VersionDateNotes
1.2.02026-04Experience + Skill two-layer distillation and distill_all() (self-evolving memory; AppWorld +15 pts); OB MASS embedding; Qwen VL multimodal embedding; OceanBase Zero Mode compatibility; LOCOMO accuracy lifted to 87.79%
1.1.02026-04-02Embedded seekdb for OceanBase storage without a separate database service; [IDE integrations](apps/README.md) (VS Code extension, Claude Code plugin)
1.0.02026-03-16CLI (pmem): memory ops, config, backup/restore/migrate, interactive shell, completions; Web Dashboard
0.5.02026-02-06Unified SDK/API config (pydantic-settings); OceanBase native hybrid search; memory query + list sorting; user-profile language customization
0.4.02026-01-20Sparse vectors for hybrid retrieval; profile-based query rewriting; schema upgrade & migration tools
0.3.02026-01-09Production HTTP API Server; Docker
0.2.02025-12-16Advanced profiles; multimodal (text/image/audio)
0.1.02025-11-14Core memory + hybrid retrieval; LLM extraction; forgetting curve; multi-agent; OceanBase/PostgreSQL/SQLite; graph search

Install

```bash

With HTTP API server only (powermem-server; does not install seekdb)

pip install "powermem[server]"

With MCP server only (powermem-mcp; does not install seekdb)

pip install "powermem[mcp]"

Common full local install

pip install "powermem[cli,server,mcp,seekdb]"


For zero-install MCP clients such as Cursor, Codex, Claude Desktop, Cline, or
Goose, use the wrapper package:
bash uvx powermem-mcp

The `powermem-mcp` wrapper is version-locked to the main `powermem` release and
installs `powermem[mcp,seekdb]` for the same version. If `uv` has cached an older
tool environment, refresh it explicitly:
bash uvx --refresh --upgrade powermem-mcp ```

Quick start (Python SDK)

Prerequisites: Copy .env.example to .env and set your LLM API key — that is the only required credential. For zero-config local storage, install the seekdb extra (pip install "powermem[seekdb]", or combine it with server / mcp) so the default OceanBase provider can boot embedded seekdb on disk. Without seekdb, set OCEANBASE_HOST to point at a remote OceanBase cluster, or switch to sqlite / postgres. The default embedder is a local all-MiniLM-L6-v2 model (384 dims) that needs no API key and auto-downloads on first use. Need to tune providers or unlock advanced features? Copy .env.example.full instead — it documents every available knob, grouped by component. After install, pmem config init walks you through the same setup interactively. See Getting started.

Examples

  • Scenarios & notebooks — walkthroughs by use case (basic usage, multimodal, forgetting curve, sparse vectors, sub stores, and more)
  • See Integrations above for client-side and IDE-side entry points (OpenClaw, Claude Code, VS Code extension, MCP, LangChain, LangGraph).

Core only (SDK; no optional CLI/server/MCP/seekdb)

pip install powermem

With seekdb for zero-config local storage/embedder

pip install "powermem[seekdb]"

SDKs & apps

App / frameworkDetails
Python SDKpip install powermem, see [Quick start](#quick-start-python-sdk)
LangChain / LangGraphpip install powermem, see [LangChain guide](docs/integrations/langchain.md)
AgentScopeConnect to powermem-mcp with AgentScope's MCP client, see [AgentScope guide](docs/integrations/agentscope.md)
Go apps[SDKs](#sdks)
Java apps[SDKs](#sdks)
TypeScript apps[SDKs](#sdks)
Any MCP clientpowermem-mcp sse (default :8848), see [MCP client guide](docs/integrations/mcp_client.md)
HTTP REST appspowermem-server --host 0.0.0.0 --port 8848, see [API server](docs/api/0005-api_server.md)

SDKs

LanguagePackage
Pythonpip install powermem (this repo)
Go[ob-labs/powermem-go](https://github.com/ob-labs/powermem-go)
Java[ob-labs/powermem-java](https://github.com/ob-labs/powermem-java)
TypeScript[ob-labs/powermem-ts](https://github.com/ob-labs/powermem-ts)

---

With CLI (pmem / powermem-cli)

pip install "powermem[cli]"

HTTP API server + seekdb

pip install "powermem[server,seekdb]"

SDK

Run from a directory that contains your configured .env:

from powermem import Memory, auto_config

memory = Memory(config=auto_config())

memory.add("User likes coffee", user_id="user123")

for r in memory.search("user preferences", user_id="user123").get("results", []):
    print("-", r.get("memory"))

More patterns: Getting Started.

CLI (`pmem`, 1.0+)

pmem memory add "User prefers dark mode" --user-id user123
pmem memory search "preferences" --user-id user123
pmem shell                           # interactive REPL

Full reference: CLI usage.

HTTP API server + Dashboard

Uses the same .env as the SDK. Dashboard is served under /dashboard/.

powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8848

On an interactive local terminal, the server automatically opens the Dashboard in your default browser once it is ready. You can also open http://localhost:8848/dashboard/ manually to browse memories, view analytics, and monitor system health. Use --no-open-browser to disable auto-open, or --open-browser when output is redirected. Browser opening is skipped in CI, containers, SSH sessions, headless environments, and when Dashboard assets are unavailable. See the Web Dashboard Guide for a complete walkthrough.

Docker / Compose: see API Server and Docker & deployment. The official image is oceanbase/powermem-server:latest.

---

Integrations — pick your client, copy one line

PowerMem ships first-party plugins and setup guides for the most common AI clients. All of them point at the same backend (HTTP server, MCP server, or local pmem CLI) — no per-client schema rewrites. All agents share the same memory server.

Cursor, VS Code, Windsurf, GitHub Copilot, Qoder

Recommended setup — let your IDE agent set it up

First download the code and enter the directory:

git clone https://github.com/oceanbase/powermem
cd powermem

Then open the AI agent window in your IDE and paste this one line:

Read and follow apps/vscode-extension/SETUP.md to setup PowerMem

The agent follows apps/vscode-extension/SETUP.md: it prefers a reusable powermem-server HTTP API backend, falls back to MCP-only only when HTTP is unavailable, and configures the current IDE/client instead of unrelated tools.

Manual setup

Prefer to wire it by hand? Use the per-IDE guide:

ClientDetails
VS Code[docs/integrations/vs_code.md](docs/integrations/vs_code.md)
Cursor[docs/integrations/cursor.md](docs/integrations/cursor.md)
Windsurf[docs/integrations/windsurf.md](docs/integrations/windsurf.md)
GitHub Copilot[docs/integrations/github_copilot.md](docs/integrations/github_copilot.md)
Qoder[docs/integrations/qoder.md](docs/integrations/qoder.md)

The same extension also provides Query memories, Add selection to memory, Quick note, and a status-bar Dashboard. See apps/vscode-extension/README.md and the full VS Code guide.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-11

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📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:当前为常用粗语程器:PowerMem 的核心功能完整,质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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📚 深入学习 当前为常用粗语程器:PowerMem
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 powermem
原始描述 开源AI工作流:PowerMem: AI Memory Plugin— Accurate, Agile, Affordable. Make AI Agent smarter.。⭐703 · Python
Topics workflowagenticagentsaiai-agentsai-companionpython
GitHub https://github.com/oceanbase/powermem
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/oceanbase/powermem 🌐 官方网站  https://www.powermem.ai

收录时间:2026-06-11 · 更新时间:2026-06-11 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。