EverOS 应用场景指南从 AI 编程助手到智能穿戴的持久记忆集成实践【免费下载链接】EverOSOne portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EverOS导读use-cases/README.md是 EverOS 项目的使用场景总览集中展示了持久记忆persistent memory在真实产品与工作流中如何落地AI 编程助手、浏览器 Agent、多智能体编排、具身智能体、游戏 NPC、医疗辅助、可穿戴设备等二十余个方向。本指南以该文档为主线深入拆解仓库内随附的三个可运行用例Claude Code Plugin、Game of Thrones 记忆问答 Demo、OpenHer 人格引擎并对照 EverOS 1.0.0 的本地 API 契约与存储架构帮助你理解记忆层如何被外部应用消费、如何在你的产品中复刻同样的集成模式。读完你将掌握EverOS 的四种核心 HTTP 接口、旧版云 API 到 1.0.0 的迁移映射以及三套完整可运行的记忆集成参考实现。说明本仓库中的use-cases/目录既包含随仓库打包的示例可直接阅读源码也列出指向外部项目的链接。下文涉及的仓库内文件均可直接打开阅读外部项目仅作方向参考不构成对第三方项目的背书。一、场景全景持久记忆在真实产品中的 24 种打开方式use-cases/README.md以双列表格组织使用场景每个场景附带 banner 图、一句话简介与代码/演示入口。按记忆消费方式可归纳为以下几类1. 面向 AI 编程的编码记忆AI Coding Assistants with EverOS通用长期记忆层为编码助手提供跨会话上下文。Claude Code Pluginuse-cases/claude-code-plugin为 Claude Code 提供持久记忆自动保存并召回历史编码会话上下文仓库内附完整实现。EverMem Sync一条命令将任意 AI 编码 CLI 接入 EverMemOS 长期记忆。2. 多智能体协作与编排Hive Orchestrator浏览器原生的 hive-mind让 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode 以真实 PTY 进程通过团队协议协作。MCO为主 Agent 配备可协作解决复杂任务的 Agent 团队。Multi-Agent Orchestration PlatformGolutra面向工程团队的多智能体工作群把 IDE 从单个助手扩展为协调的多 Agent。3. 个人助理与设备记忆Rokid AI Assistant在 Rokid Glasses 中接入 EverOS为智能活动提供长期记忆Coming soon。AI Wearable with MemorySpiro语境原生的 AI 可穿戴设备将日常对话转化为记忆。Mobi CompanioniOS 陪伴应用用户创建并陪伴个性化 AI 伙伴。4. 生活与效率工具Earth Online Memory Game记忆感知的生产力游戏把日常规划变成活的任务日志。Study Buddy具备自进化记忆的主动学习助手。Your Personal Tasting Universe以沉浸式 3D 星图记录、可视化、探索品鉴旅程。Creative Assistant带长期记忆的创作助手不再遗忘创作过程Coming soon。5. 游戏与虚拟角色Game of Thrones Memoriesuse-cases/game-of-throne-demo通过《权力的游戏》互动问答演示 AI 记忆基础设施仓库内附完整前后端代码。Memory-Driven Multi-Agent NPC ExperienceiOS 科幻悬疑游戏中由记忆驱动的多 Agent NPC。Live2D Character with Memory基于 TEN Framework 给实时 Live2D 角色添加长期记忆。6. 情感陪伴与人格引擎EverOS Open Heruse-cases/openher开源人格引擎人格从神经驱动中涌现而非提示词灵感来自电影《Her》仓库内附核心集成代码。7. 特殊人群与社会价值Reunite - Find with EverOS家长描述记忆、孩子描述回忆用语义记忆建立关联实现寻亲。Alzheimers Memory AssistantMemoCare为阿尔茨海默症人群提供记忆支持与日常辅助。Computer-Use with Memory基于截图的 computer-use 分析并将结果存入记忆。该文档还标注了两个Coming soonRokid、Creative Assistant和一个归档条目Legacy OpenClaw Agent Memory指引到 docs/migration-to-1.0.0.md1.0.0 之前的历史插件仅供归档参考新集成应使用 EverOS 1.0.0 API。二、动手前置EverOS 1.0.0 的 API 契约与存储架构在阅读三个仓库内示例前需要先理解 EverOS 1.0.0 的对外契约——因为示例分别对接了旧版云 API与1.0.0 本地 OSS API两种形态。1. 当前 1.0.0 本地 HTTP API根据 docs/migration-to-1.0.0.md当前受支持的本地 OSS HTTP API 全部集中在四个端点POST /api/v1/memory/add # 写入记忆支持批量 POST /api/v1/memory/flush # 立即触发抽取演示/测试用 POST /api/v1/memory/search # 排序召回ranked recall POST /api/v1/memory/get # 分页浏览paginated browsing规范的请求/响应 schema 见 docs/api.md。存储栈为Markdown 文件 SQLite LanceDB三层结构MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis、Kafka、longjob workers 以及旧 Docker Compose 栈均不在 1.0.0 范围内。2. 旧版云 API → 1.0.0 迁移映射外部集成包括仓库内 Claude Code Plugin 的早期版本可能仍在使用旧路由官方给出了明确映射旧路由EverOS 1.0.0 替代POST /api/v1/memoriesPOST /api/v1/memory/addPOST /api/v1/memories/groupPOST /api/v1/memory/add配合app_id/project_id作用域GET /api/v1/memories/searchPOST /api/v1/memory/searchPOST /api/v1/memories/searchPOST /api/v1/memory/searchGET /api/v1/memoriesPOST /api/v1/memory/getPOST /api/v1/memories/getPOST /api/v1/memory/get/api/v3/agentic/*POST /api/v1/memory/*1.0.0 同时改了记忆类型名例如/get中episodic_memory更名为episode/search返回类型化数组如episodes、profiles、agent_cases、agent_skills。3. 集成要点将消息批量打包进一次/api/v1/memory/add而不是每条消息一次 HTTP 调用演示或测试需要即时抽取时用/flush排序召回用/search分页浏览用/get未显式升级到 1.0.0 API 的旧 OpenClaw 与 EverMem Cloud 插件示例仅作归档参考。4. 三层存储的职责边界根据 docs/overview.mdEverOS 采用Markdown 即真相源的设计删除所有 LanceDB / SQLite 文件可以从 md 重建删除任一 md 文件则对应记忆消失。用户可随时cat/vim/grep自己的记忆文件。组件职责不做什么Markdown 文件真相源——条目、frontmatter不负责搜索grep 仅是降级兜底SQLite队列、cascade 审计日志、敏感数据隔离不做向量/全文LanceDB向量 ANN BM25 标量过滤的混合检索不充当真相源丢失可从 md 重建三、用例一Claude Code Plugin —— 用 Hooks 机制实现编码记忆闭环use-cases/claude-code-plugin 是仓库内最完整的打包用例展示了如何在 Claude Code 中通过官方插件体系实现自动保存 自动召回的持久记忆。注意该目录文档已声明这是基于旧版 EverMem Cloud/api/v1/memories/*路由的归档参考实现不应视为 1.0.0 本地 OSS API 的标准用法新集成请参照 docs/migration-to-1.0.0.md 与 docs/api.md。1. 功能与安装核心能力对话结束后自动保存、提交提示词时自动检索相关记忆、会话启动时加载近期工作摘要、手动搜索记忆历史、以及可视化 Memory Hub 仪表盘。# 一键安装 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/EverMind-AI/evermem-claude-code/main/install.sh | bash它会提示输入 EverMem API key、写入 shell profile并通过 Claude Code 插件系统安装。手动安装则依次申请 API key → 在~/.zshrc或~/.bashrc导出EVERMEM_API_KEY→ 添加 marketplace 并安装插件claude plugin marketplace add https://github.com/EverMind-AI/evermem-claude-code claude plugin install evermemevermem --scope user # 后续更新 claude plugin marketplace update evermem claude plugin update evermemevermem安装后用/evermem:help验证配置。2. 命令一览命令作用/evermem:help显示安装状态与可用命令/evermem:search query按主题搜索记忆/evermem:ask question结合记忆与上下文询问过往工作/evermem:hub打开 Memory Hub 仪表盘/evermem:debug查看调试日志/evermem:projects查看 Claude Code 项目表命令实现在commands/下的 markdown 文件中如 use-cases/claude-code-plugin/commands/search.md 定义/evermem:search的参数与执行脚本插件清单见 use-cases/claude-code-plugin/plugin.json。3. 四条 Hook 驱动的记忆闭环Claude Code 的 Hooks 是事件驱动的特定生命周期事件发生时Claude Code 读取 hooks 配置、生成子进程执行脚本、通过 stdin 传 JSON、再从 stdout 读回结果。插件注册了四个事件见 use-cases/claude-code-plugin/hooks/hooks.json事件脚本时机行为SessionStartsession-context-wrapper.sh→session-context.js会话启动读取本地 groups.jsonl、拉取最近 100 条云端记忆取前 5 条、加载上次会话摘要通过systemMessagesystemPrompt注入上下文UserPromptSubmitinject-memories.js用户提交提示词以提示词为查询做语义搜索把命中的相关记忆注入 Claude 上下文Stopstore-memories.jsClaude 响应完成从转录文件中切出最后一个完整 Turn上传云端存储SessionEndsession-summary.js会话结束本地提取首个用户提示词、轮数、时间戳写入sessions.jsonl不调用 AI4. Stop Hook 的回合切分与竞态处理Claude Code 的会话转录是 JSONL 文件每行一个 JSON。唯一的回合边界标记是{type:system,subtype:turn_duration,durationMs:...}——file-history-snapshot是会话级标记出现在文件任意位置不算回合边界。消息链通过parentUuid串联user → assistant/thinking → assistant/tool_use → user/tool_result跳过非用户输入→ assistant/text → system/turn_duration回合结束。store-memories.js的抽取逻辑源码见 use-cases/claude-code-plugin/hooks/scripts/store-memories.js等待完成Stop Hook 运行时当前回合的turn_duration尚未写入脚本重试读取最多 5 次、间隔 100ms直到末行出现turn_duration找回合边界从上一个turn_duration之后开始到当前turn_duration结束只认turn_duration为边界收集文本用户侧只取原始输入跳过tool_result助手侧只取text块跳过thinking、tool_use合并上传把分散的 text 块以\n\n合并向POST /api/v1/memories/group或POST /api/v1/memories上传async_mode: true异步排队。上传成功返回202与{message:Message accepted and queued for processing,status:queued}。5. 先保存、后展示的会话摘要模式SessionEnd与SessionStart协作会话结束瞬间终端正在关闭任何systemMessage都看不到所以 SessionEnd 只把摘要首条用户提示词截断 200 字符 轮数 时间戳写入本地data/sessions.jsonl下次会话启动时由 SessionStart 读出来展示上次会话2h 前实现 JWT 认证…。这是纯本地数据提取零延迟、零 API 成本、离线可用且若 SessionEnd 因CtrlC强杀未执行SessionStart 仍可退化为仅使用云端记忆。6. Memory Hub 与本地代理/evermem:hub打开可视化仪表盘活动热力图、统计卡片、7 日增长图、按项目分组的可展开卡片。由于浏览器 GET 请求不能携带 body仪表盘经由本地代理server/proxy.js桥接 EverMind APIGET /api/groups读取并按keyIdAPI key 的 SHA-256 前 12 位过滤本地groups.jsonlPOST /api/v1/memories/search与/get转发上游GET /伺服dashboard.html。调试时设EVERMEM_DEBUG1并tail -f /tmp/evermem-debug.log脚本通过共享工具utils/debug.js输出[inject]/[store]前缀日志。四、用例二Game of Thrones Demo —— 用对照组证明记忆的价值use-cases/game-of-throne-demo 是一个互动问答 Web 应用向《权力的游戏》第一卷提问时两个 AI 响应并行流式输出——一个带 EverOS 记忆检索相关原文片段一个仅靠 LLM 训练数据。通过对照直观展示记忆检索对回答质量的差异响应中还会显示记忆芯片悬停可查看所用书段的全文与元数据。1. 技术栈与结构前端React 18 TypeScript Viteuse-cases/game-of-throne-demo/frontend后端Node.js Express Bunuse-cases/game-of-throne-demo/backendLLMClaude Haiku经 OpenRouterOpenAIService.ts中baseURL: https://openrouter.ai/api/v1记忆EverMind Cloud API 或本地 EverOS2. 后端记忆服务开关后端 use-cases/game-of-throne-demo/backend/src/server.ts 通过环境变量在三种模式间切换这是值得借鉴的记忆接入模式const USE_EVERMEMOS process.env.USE_EVERMEMOS true; const EVERMEMOS_URL process.env.EVERMEMOS_URL || http://localhost:1995; const EVERMEMOS_API_KEY process.env.EVERMEMOS_API_KEY || ; const EVERMEMOS_GROUP_ID process.env.EVERMEMOS_GROUP_ID || asoiaf;启动日志会明确标注当前模式Memory service: EverMind Cloud | EverOS (local) | Mock。云模式要求USE_EVERMEMOStrue且配置了 API key本地模式指向localhost:1995EverOS 默认端口两者皆无则回退 Mock 模式便于无后端依赖时开发前端。3. 配置与运行# backend/.env OPENAI_API_KEYyour-openrouter-api-key OPENAI_MODELanthropic/claude-3-haiku PORT3001 FRONTEND_URLhttp://localhost:3000 USE_EVERMEMOStrue EVERMEMOS_URLhttps://api.evermind.ai EVERMEMOS_API_KEYyour-evermind-api-key启动前需把小说内容灌入记忆仓库内附 5 章样本 use-cases/game-of-throne-demo/sample/got-sample.txtbun run load-novel-cloud \ --file sample/got-sample.txt \ --book-title A Game of Thrones \ --book-abbrev got \ --api-key YOUR_EVERMIND_API_KEY加载脚本自动检测章节边界PROLOGUE、全大写人名、按段落切分、带元数据上传并支持断点续传。五、用例三OpenHer —— 让记忆参与人格计算use-cases/openher 演示了更深的集成层次EverOS 不只是给 LLM 喂上下文而是作为人格引擎的关系维度输入。OpenHer 构建AI Being其记忆分三层Style Memory行为习惯、Local Facts用户偏好、Long-Term Memory由 EverOS 支撑的 episodic memory。1. EverOS 提供的四个关系维度OpenHer 的神经网络25D 输入、24D 隐层、8D 行为信号中EverOS 贡献 4 个关键维度Relationship Depth0→1陌生人到老友Emotional Valence-1→1坎坷历史到温暖历史Trust Level0→1初识到深度信任Pending Foresight0→1无可牵挂到心有所念新用户从全零起步对话累积后这些值自然生长同一句语境对老友产生更温暖主动的行为信号对陌生人则更克制礼貌。文档强调这是神经网络从关系向量涌现出的行为而非写在提示词里的规则。2. 两阶段异步记忆OpenHer 采用延迟一轮的异步召回你本轮说话后后台搜索相关记忆下一轮搜索结果自然织入回复如这周末山里应该不错同时又开始搜索周末计划相关记忆。若搜索超过 500ms 则不停顿、用已有知识继续像人一样一时想不起来但不打断说话。每回合生命周期详见 use-cases/openher/README.md加载记忆 → LLM 感知8D 当下语境 EverOS 4D 关系 12D→ 关系演化EMA 平滑单句话不会翻脸→ 神经网络决定行为 → 召回 → 内部独白 → 回应 → 异步存储本回合 → 为下一轮预搜索。3. 集成代码骨架核心集成是 mixin 类的四个异步操作源码见 use-cases/openher/integration/evermemos_mixin.pyclass EverMemosMixin: async def _evermemos_gather(self): 首回合加载会话上下文你是谁、聊过什么、她惦记什么 def _apply_relationship_ema(self, prior, delta, depth): 关系演化把历史与本回合变化做指数平滑 def _evermemos_store_bg(self, user_message, reply): 记住本回合异步后台绝不阻塞 def _evermemos_search_bg(self, user_message): 搜索相关记忆为下一回合做准备对应 EverOS 的记忆类型映射到SessionContextuser_profile你是谁、episode_summary我们之间发生过什么、foresight_text她惦记的事——正好对应 EverOS 的 Profile、Episode、Foresight 三类记忆。4. 快速体验# 云端模式 export EVERMEMOS_BASE_URLhttps://api.evermind.ai/v1 export EVERMEMOS_API_KEYyour_key python demo/evermemos_demo.py # 自托管 EverOS 模式 export EVERMEMOS_BASE_URLhttp://localhost:1995/api/v1 python demo/evermemos_demo.pydemo/evermemos_demo.pyuse-cases/openher/demo/evermemos_demo.py内置了一个最小化 EverOS 客户端httpx 异步实现含 health_check 与鉴权头即使没有 EverOS 服务也能以模拟模式运行展示会话上下文加载、记忆存储、搜索与关系向量演化。六、把场景接入 EverOS 1.0.0集成要点总结综合仓库内三个示例与迁移文档外部应用接入 EverOS 的记忆消费模式可归纳为写入消息批量打包为一次POST /api/v1/memory/add演示/测试需要立即出结果时调用POST /api/v1/memory/flush召回排序召回用POST /api/v1/memory/search可针对episodes、profiles、agent_cases、agent_skills等类型化结果分页浏览用POST /api/v1/memory/get作用域用app_id/project_id区分不同应用或项目对应旧版group_id概念异步友好存储应放在后台线程/进程OpenHer 的_evermemos_store_bg、插件 Hook 的async_mode检索有超时降级路径OpenHer 500ms 不阻塞、插件 Hook 失败始终continue: true本地优先会话摘要、项目分组等高频但轻量的数据放本地JSONL云端只存值得长期保留的记忆兼顾隐私与成本对照组意识Game of Thrones Demo 证明把带记忆/不带记忆并排展示是向用户与团队传达记忆层价值的最直观方式。七、向仓库贡献用例的规范若想把自己的产品作为 use case 加入本仓库use-cases/README.md的 Contributing Guidelines 要求仓库内不提交图片.png/.jpg/.gif/.svg会膨胀 Git 历史且无法事后移除应上传到 GitHub user-attachments 后用 URL 引用不提交可再生成文件node_modules/、package-lock.json该目录已在.gitignore、dist/、build/、.next/以及.env用.env.example占位保持代码 DRY多个文件共享的逻辑抽成公共工具便于阅读与维护提交前检查清单无图片文件、无依赖锁文件或构建产物、无密钥仅.env.example、含安装说明的 README、代码简洁无冗余。延伸阅读仓库内打包用例源码use-cases/claude-code-plugin、use-cases/game-of-throne-demo、use-cases/openherEverOS 1.0.0 迁移说明docs/migration-to-1.0.0.mdAPI 规范docs/api.md架构与设计哲学docs/overview.md记忆工作原理docs/how-memory-works.md【免费下载链接】EverOSOne portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EverOS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考