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可扩展至 350 万上下文 token 的记忆智能体框架，附带用于任意智能体工作流 RL 训练的训练框架，解决长上下文记忆难题。

面向 LLM Agent 的自主记忆系统，借鉴人类记忆机制实现 Agent 的动态记忆生成、检索与整合，支持记忆的自动演化与自组织。

高效LLM Agent终身记忆系统，支持文本和多模态记忆，让AI Agent能够长期保留和检索信息，实现持续的上下文感知。

基于 Mem0 的 MCP 服务器，为 AI Agent 提供长期记忆能力，支持用户偏好记忆、上下文感知检索和跨会话记忆持久化，同时可作为 Python MCP 服务器开发的模板。