记忆桥 MemoryBridge

🌉 给 AI 一个跟着你走的记忆 —— 跨设备 × 跨平台的共享记忆层

CDSMP（大模型跨设备语义记忆连续性架构）的官方工程实现。 English · 设计 RFC · 容器一致性 RFC · 路线图 · 移动端接入 · 隐私威胁模型 · 版本历程

这解决什么问题

早上通勤时你在手机上和 AI 讨论到一半的推理，回到办公室想在 PC 上继续—— 今天的做法是：翻聊天记录、复制粘贴、重新解释一遍背景。

云全量同步很重也未必安全；RAG 是"到了新设备再被动检索"；主流记忆系统 （Mem0、MemGPT/Letta 等）本质上是单机的。记忆桥的答案是三个差异化主张：

1. 跨设备连续性：记忆跟着人走，而不是跟着 App 走。手机、PC、平板共享同一份语义记忆，通过增量差分同步。

2. 边缘预加载：在你打开新设备之前，高热度的记忆已经被推送到位——切换即连续，而不是切换后等待检索。

3. 内容冻结原则：记忆桥只提取语义关联、只调节结构参数，永不改写你的原始记忆内容。这正是论文所依据的 Faulty Memory 研究的结论：让 LLM 自动改写/摘要记忆，必然引入幻觉式失真。

同时，记忆桥是跨平台的：通过 MCP 协议，同一个记忆库可以被 Claude Code、Cursor、Cline 等任意 MCP 客户端共享使用（平台覆盖详情见下文矩阵）。

Related MCP server: engram

当前能力（v0.26）

与同类项目的差异

memU 值得尊敬：它的「技能自动提炼」（会话历史自动变成可复用技能）与 「服务端零 LLM」都很出色。分歧在记忆内容的来源——memU 让 LLM 蒸馏生成， 记忆桥坚持明面上的显式写入（memory_add），经验沉淀用 kind=procedure 标注（见下方约定），幻觉没有进库通道。

领域收敛：外置记忆路线正在被前沿研究背书

记忆桥的三个差异化主张不是孤立的设计选择。2026 年的前沿工作正从三个独立方向 收敛到同一条路线：

• Metis（记忆基础模型，arXiv 2607.26760） 把历史压进模型内部参数， 但论文自己承认：固定容量必然遗忘、参数态难以审计、难以精确删除、隐私 边界难保证，并给出混合蓝图——低频、可审计、超长历史继续留在外部存储， 由外部系统负责容量、可解释检索与纠错。这正是记忆桥所在的生态位： 原生记忆是互补者，不是替代者。

• Proactive Memory Agent（Meta，arXiv 2607.08716） 证明长程任务的 关键不是"存更多"，而是"哪条记忆应该在什么时候重新进入决策回路"—— 其核心载体就是一个独立于模型的外置结构化记忆库 + 守门策略，且消融显示 「把沉默当作动作」比全量暴露更稳。记忆桥 v0.9 的沉默契约与相对阈值 过滤与之同构。

• Perplexity Portable Computer（本地 Agent，零 token 成本）的工程纪律 ——极小系统提示、极少核心工具、按需加载——验证了记忆桥「极度省 token」 原则的普适性；其"敏感内容不出设备 + 出口显式门控"与 PAMS 设计哲学一致。

v0.9 即是一次对照这三份研究的集中借鉴（检索质量 / token 经济 / 缺口发现）， 全部只落在检索、注入与调度层——不改写任何记忆内容，详见 路线图「借鉴版」一节。

第四个数据点来自开源竞品 memU（NevaMind-AI）：它同样坚持记忆服务端 零 LLM——「什么值得记」的判断交还给宿主 Agent，记忆服务只做存储、嵌入、 检索这件确定性的事。这与记忆桥核心的分工完全同构。路线分歧在两点： memU 用 LLM 蒸馏生成记忆内容（记忆桥拒绝：内容冻结），跨设备走其 云托管（记忆桥坚持端到端加密的自持通道）。v0.10 借鉴了它「记忆就是文件」 的可审计性（membridge export，只读视图永不回写），见 路线图「memU 借鉴版」一节。

第五个数据点来自端侧：边缘设备正在成为 AI 基础设施的一等公民。 Ornith-1.5 的 9B 量化版（约 1.5GB）已能在手机上直接运行；OlliteRT 把 旧手机变成了 24 小时在线的局域网模型服务器。当手机同时装得下模型与 服务，记忆桥的基站模式恰好补上这块拼图缺的「记忆」——一部旧手机跑 OlliteRT（本地推理）+ membridge gateway（记忆底座），就是完全自持、 零云端的个人 AI 栈（配方见 移动端指南）。边界仍然 清晰：本地模型在宿主侧，记忆层核心零 LLM。

第六个数据点来自参数派内部：连高通也在实践「冻结本体 + 外挂记忆」。 Qualcomm AI Research 的 MoNe（ICML 2026）给冻结的模型骨干外挂「在线可写 的神经记忆」，上下文写入一次、提问不再重读——其架构纪律与记忆桥同构： 本体冻结，只外挂可写。分歧只在记忆住在哪：MoNe 把历史写进权重（参数态）， 而 Metis 已承认这条路线难审计、难精确删除、隐私边界难保证；记忆桥坚持 把记忆留在人人可审计的外部存储。冻结是这个领域两派共同的纪律，区别 只在冻什么——他们冻模型，我们冻内容。

平台覆盖（跨平台记忆共享）

用户只需运行 membridge init：自动检测本机已安装的平台并接入（幂等安全，重复执行无副作用）。

对完全封闭、不支持任何外部接入的 App，兜底方案是"剪贴板/分享"通道 （membridge context 复制粘贴），永远可用。

快速开始

git clone https://github.com/jiabaobei/memory-bridge.git
cd memory-bridge
pip install -e .
membridge init               # 强制完成云盘通道配置（默认必做，检测已装同步盘自动配好；
                             # 没有则引导免费云盘；确要跳过需显式确认），
                             # 随后自动接入本机各 AI 平台
python examples/demo.py      # 90 秒看懂：手机记忆 → 差分包 → PC 无缝继续

为什么第一件事是配云盘？记忆不上云，跨设备无从谈起。 早上手机上的讨论， 只有进了云盘通道，办公室的电脑才能接着继续。按论文测算你的记忆一年仅约 1GB， 任何免费云盘都够用；且同步的是端到端加密的差分包——云盘服务商也看不到内容。

CLI

membridge init                                           # 一键接入本机检测到的 AI 平台
membridge add "用户在开发记忆桥项目" --tags dev          # 写入记忆（可选 --kind fact / procedure / handover）
membridge search "记忆桥" -k 3                          # 三路混合检索（向量 + 关键词 + 图谱，RRF 融合；--scope tag:dev 范围直达）
membridge context "继续早上的讨论"                       # 输出 Path A 上下文块（最新交接卡恒定注入在【工作台】小节；无命中时明确"本轮不注入"）
membridge handoff                                       # 查看当前工作台：最新交接卡原文与生效状态
membridge handoff-hint                                  # 打印常驻交接提示（自愿粘贴进 CLAUDE.md / AGENTS.md）
membridge preload 我的手机                               # 预加载候选（PAMS 门控）
membridge delta phone.db --out delta.json               # 生成到另一设备的差分包
membridge apply delta.json                              # 并入差分包
membridge publish --dir "D:\百度网盘同步盘\membridge" --passphrase 我的口令   # 发到网盘通道
membridge fetch   --dir "D:\百度网盘同步盘\membridge" --passphrase 我的口令   # 从网盘取回
membridge stats                                         # 记忆库概况
membridge channel                                       # 通道一致性体检：本机与其他设备是否指向同一云盘通道
membridge gateway                                       # 手机/平板接入网关（基站模式，口令保护；--allow 加 IP 白名单）
membridge gateway-token                                 # 显示网关访问口令（配置手机时用）
membridge export                                        # 导出人类可读的 Markdown 视图（--out 落盘）
membridge recall-hint                                   # 打印常驻召回提示（自愿粘贴进 CLAUDE.md / AGENTS.md）
membridge rebuild-edges                                 # 全量重建语义关联边（常规 add 只增量建边）
membridge doctor                                        # 环境自检（库位置健康 + 通道健康 + 记忆缺口提醒）
membridge autosync                                      # 自动同步（init 已注册计划任务，每 15 分钟自动运行）
membridge show-passphrase                               # 配对新设备时查看同步口令（系统已替你生成并托管）
membridge set-passphrase                                # 手动设置/修改同步口令（一般不需要）

口令也可由环境变量 MEMBRIDGE_PASSPHRASE 提供，免得每次手输。

经验沉淀约定（配合 kind 标注）

解决完一个难题、调通一个坑，值得存一条经验记忆，未来遇到同类任务 直接命中：

membridge add "部署到 arm64 会段错误，换 x86 镜像后通过" --kind procedure --tags dev

--kind procedure = 「试过什么、结果怎样」；--kind fact = 稳定事实。 纯可选标注，不改变任何默认行为。

交接班约定（kind=handover，v0.15）

Agent 的上下文有限，长任务靠反复压缩续命，而压缩是有损的—— 「方案B被否决」或许留下了，「为什么被否决」往往先丢。记忆桥的答案： 收工方显式写一张交接卡，完整历史仍由记忆库承载。

membridge add "goal: 修好同步模块
done: 差分计算已落地
failed: 全量AST解析；依赖太重；除非放弃零依赖否则别重试
next: 收敛行前缀解析
refs: membridge/store.py" --kind handover

• 五行约定 goal / done / failed / next / refs，正文原文冻结不改写； failed 行用硬句式：试过什么；因为什么失败；除非什么改变否则别重试；

• 新卡自动取代旧卡——最新一张即生效的工作台，旧的自动降级为历史， 可检索、可审计，永不删除；

• 注入时工作台恒定在场（不受沉默契约约束——它是状态声明，不是检索命中）， 检索命中的其他记忆照常走原契约；

• 超 7 天未更新的卡不再恒定注入（过期工作台比没有更危险），降级为 普通记忆；membridge doctor 会提醒；

• membridge handoff-hint 打印常驻提示，粘贴进 CLAUDE.md / AGENTS.md， 让宿主 Agent 养成"收工前交接、接班先看工作台"的习惯（软约束， 与 recall-hint 同款哲学）。

手机侧不需要记命令：网关随身记页面内置交接卡表单，填五行点「交接班」即可。

云盘差分包丢失时的补救

publish 只发送「本地记录中尚未发布过」的记忆。若云盘侧差分包被误删、 或同步故障清空了通道，本地仍认为已发布——此时：

membridge publish --dir "..." --force    # 忽略本地记录，重发全量重建通道

不加 --force 会输出「没有需要发布的新记忆。」，这是幂等表现，不是故障。

网盘三端直达：双网盘把网页端容器拉进三端闭环（v0.18 引入，v0.20 主备分明）

各端共享的前提是「每台设备都能到达同一个网盘文件夹」。电脑有网盘客户端、 手机平板有 App，唯独网页端容器这类无头 Linux 环境没有任何网盘客户端—— netdisk-* 命令组补的就是这一环（经 rclone）。两家都配，主备分明： 坚果云作主通道（WebDAV 全端可达），OneDrive 作备胎（坚果云出问题时顶上， 不是淘汰）——始终保持一条主通道：

# 网页端容器接坚果云（主通道；无浏览器往返：账号 + 应用密码直接交入）：
#   应用密码在坚果云网页「账户信息 → 安全选项 → 第三方应用管理」生成
membridge netdisk-connect --provider jianguoyun --dir /path/to/channel \
    --webdav-user <账号> --webdav-pass <应用密码>

# 网页端容器接 OneDrive（备胎；三步：装同步工具 → 授权 → 首次拉取）：
membridge netdisk-connect --dir /path/to/channel
#   ② 会提示去有浏览器的电脑跑：rclone authorize "onedrive"
#      把得到的 {"access_token":...} 交给本端：
membridge netdisk-connect --dir /path/to/channel --paste-token '{"access_token":...}'

# 日常同步（主通道先跑、备胎殿后，再跑包级同步）：
membridge netdisk-sync --dir /path/to/channel
membridge sync --netdisk --dir /path/to/channel   # 同效

# 电脑（已装网盘客户端，零配置捷径）：
membridge netdisk-connect --dir "D:\sync\membridge"  # 探测到本机云盘目录直接指向

# 迁通道宿主（v0.20）：复制通道文件 + 改本机指向，差分包去重天然安全
membridge channel --move /path/to/new/channel

membridge netdisk-status                          # 体检：两家授权与主备角色分开报
membridge netdisk-disconnect [--provider onedrive|jianguoyun]  # 按家或全撤（幂等）

纪律：OAuth token / 应用密码只落盘（rclone 配置文件，权限 600，坚果云密码 先混淆再落盘），永不打印、永不写进记忆或日志；基线标记与 devices/ 心跳 目录排除出双向同步；同一通道目录可同时接两家（状态按家登记、主备分明， v0.18 旧接线自动兼容）；老通道与既有命令行为不变。

多台设备如何一致指向同一个通道（v0.13）

核心思路：通道的「身份」记在通道自己身上，而不是记在每台设备上—— 认领代替记路径。你唯一要做的，是让各台设备的通道文件夹落在同一个会被 云盘同步的位置（例如都用 D:\OneDrive\membridge，或都用坚果云的 我的坚果云\membridge）。之后：

• 首个设备发布记忆时，会在通道目录写一份通道身份证 channel.json （通道 ID / 创建设备 / 创建时间 / 嵌入器指纹）——纯元数据，不含口令、 不含任何记忆内容；

• 之后的每台设备运行 membridge init（或第一次 publish/fetch/ autosync）时，检测到目录里已有身份证就自动认领同一通道，并输出 「已加入既有通道（由某设备创建）」——不需要你手动记路径、不需要复制配置；

• 若某台设备被误配到另一个通道（本机记录的通道 ID 与身份证对不上）， membridge channel / doctor / publish / fetch / 自动同步都会显式 告警（先到先得不改写，避免两台设备互相覆盖身份证）；

• 随时用 membridge channel 一屏体检：本机通道、通道身份证、通道里出现过 的其他设备。

手机 / 平板不需要通道——它们经 membridge gateway 基站模式直连家里那台 常开设备（见 移动端指南），天然只指向那一个库。

手动接入 MCP 客户端（membridge init 已覆盖的平台可跳过）

个别平台如需手动配置，Claude Code：

claude mcp add memory-bridge -- membridge mcp

Cursor / 其他 MCP 客户端（mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "memory-bridge": {
      "command": "membridge",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "MEMBRIDGE_DB": "D:/mem/my.db", "MEMBRIDGE_DEVICE": "我的PC" }
    }
  }
}

可用工具：memory_add（Add，可选 kind 标注：fact / procedure / handover）、 memory_search（Search，三路混合检索；已知记忆在哪可用 scope 范围直达， 如 tag:dev；as_context=true 直接返回带预算的 Path A 注入块——最新交接卡 恒定注入在【工作台】小节，无高质量命中时明确告知本轮不注入）、 memory_preload（Preload）——严格限定在 UEP 权限边界内，没有"改写记忆"的工具。

架构一览

              ┌────────────────────────────────────────────────┐
              │           跨平台接入层（连接器）                  │
              │  MCP Server │ CLI │ 平台技能（WorkBuddy 等）     │
              │   手机/平板（网关 ✅）│ 浏览器插件（计划中）        │
              └───────────────────────┬────────────────────────┘
                                      │ 仅开放 Add / Search / Preload
   ┌──────────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
   │                 CDSMP 六阶段流水线（记忆桥核心）                        │
   │                                                                      │
   │   感知 ──▶ 蒸馏 ──▶ 缓存 ──▶ 同步 ──▶ 注入 ──▶ 反馈                   │
   │            SAN    TMT    DSS    Path A    AEE(Phase 4)               │
   │                                                                      │
   │        PAMS 三级隐私隔离（贯穿所有阶段的数据出口）                       │
   └──────────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                                      │ DSS 差分包（默认端到端加密）
                                      │ 通道：网盘中转 ✅ / 局域网直连 / 实时中继（Phase 2）
                        ┌─────────────▼──────────┐
                        │  本设备记忆库（SQLite）   │◀──▶ 手机 / 平板 / 边缘网关
                        └────────────────────────┘

模块与论文公式的逐条映射见 docs/RFC-001-architecture.md。

路线图

• Phase 0 ✅ 仓库与骨架、核心引擎 v0（SAN + Path A + DSS 本地差分 + PAMS L1/L2）、MCP Server

• Phase 1 🔄 membridge init 一键接入 + doctor 自检 + WorkBuddy 技能 + 远程 MCP 已完成（v0.2）；待办：PyPI 发布、真实 embedding 后端、TS SDK

• Phase 2 跨设备传输通道：网盘三端直达已完成（v0.18–v0.20，双网盘主备分明，详见路线图）；待办：E2E 加密中继（自托管）、版本向量、冲突解决

• Phase 3 TMT 边缘驻留（hot/cold 两级）、预加载时机、移动端原生壳（网关已先行，v0.11）、L2 授权流

• Phase 4 AEE 自适应进化（α / π_nav / θ_window）、Path B experimental 分支、L3 差分隐私、UEP 评测复现脚本

详见 docs/roadmap.md。

与论文的关系

记忆桥是论文《大模型跨设备语义记忆连续性架构（CDSMP）》的工程实现，论文中 未实现/后置的组件（Path B、AEE、L3、完整评测）在项目中按同样的顺序后置。 论文预印本已发布于 Zenodo（含完整 LaTeX 源文件包）：DOI 10.5281/zenodo.22064641。 README 与文档中引用的实验数字（如 TCR 94.7%、带宽 −89%、token 开销 −87.1%） 均为论文报告值，对应复现脚本将在 Phase 4 随 benchmark/ 目录提供。

@techreport{cdsmp2026,
  title  = {大模型跨设备语义记忆连续性架构：基于边缘预加载与多级热缓存的零认知开销推理（CDSMP）},
  author = {鲜妤佳},
  year   = {2026},
  doi    = {10.5281/zenodo.22064641},
  note   = {预印本 v7}
}

隐私

三条不变承诺（详细威胁模型见 docs/threat-model.md）：

1. local 标签的记忆在代码路径上就不可能离开原设备（不是策略承诺，是结构保证）；

2. 跨设备同步的默认门控为 PAMS L1/L2，敏感内容自动降级为 local；

3. 记忆库是单机单文件（SQLite），可以整库加密、整库删除、整库带走。

参与

pip install -e ".[dev]"    # 或不装任何东西：python tests/run_tests.py
pytest -q

设计变更请先提 Issue 或阅读 docs/RFC-001-architecture.md。 特别欢迎：真实 embedding 后端、移动端连接器、同步中继实现、评测复现。

灵感与致谢

• Tencent ncnn：v0.4 起借鉴其零依赖、自描述模型文件 （param/bin）与便携免安装发布的工程实践，映射详见 docs/design-notes/ncnn-borrowings.md。

• Metis（arXiv 2607.26760）、Proactive Memory Agent（arXiv 2607.08716）与 Perplexity Portable Computer：v0.9 的检索融合、预算注入、沉默契约与工具 描述瘦身借鉴自这三份工作，逐项映射与"明确不借"清单见 路线图「借鉴版」一节；airllm 的"只载入当前需要的层" 启发了超额条目的原文前缀注入。

• memU：v0.10 借鉴其「记忆就是文件」 的可审计性与常驻召回指令思路（分别落为 export 只读视图与 recall-hint）；其「服务端零 LLM」架构与记忆桥同构。自动蒸馏管线与 云托管不在借鉴之列，理由见 路线图「memU 借鉴版」一节。

• OlliteRT（旧手机变局域网模型 服务器）：v0.12 借鉴其运行时状态页与「监听范围 + IP 白名单 + Bearer 口令」的安全默认项；「旧手机 24 小时基站」与两者组合的端侧全栈配方 见 移动端指南。Ornith-1.5 9B 上手机的进展则印证了 端侧趋势（见「领域收敛」）。

• Context7（最新文档直接注入 prompt）：其三大机制（生成时注入 / 预算控制 / 常驻提醒）与记忆桥 v0.9/v0.10 同构，是路线的外部背书；v0.13.1 仅借鉴其「已知目标直达」 洞察（检索 scope 范围直达）。云端托管索引、爬取入库、多包生态不在 借鉴之列，理由见 路线图「Context7 借鉴版」一节。

• GitNexus（零服务器代码 知识图谱引擎）：v0.14 借鉴其「图谱的价值在关系确定」这一核心思路， 降级落地为确定性实体锚点（零依赖正则抽取，不解析 AST）与类型化边； 其 [[file:line]] 溯源思路落为召回理由标注，社区检测落为整簇预加载。 图数据库、Tree-sitter 全量 AST、PDG 污点分析、提交后重索引一律不借 （与三原则相悖），理由见 路线图「GitNexus 借鉴版」一节。

License

MIT