mirror of
https://github.com/memohai/Memoh.git
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<span>[<a href="./README.md">English</a>]<span>
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</span>[<a href="./README_CN.md">简体中文</a>]</span>
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<img src="./assets/logo.png" alt="Memoh" width="100" height="100">
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<h1>Memoh</h1>
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<p>自托管、常驻运行的容器化 AI Agent 平台。</p>
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<div align="center">
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<img src="https://img.shields.io/github/package-json/v/memohai/Memoh" alt="Version" />
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<img src="https://img.shields.io/github/license/memohai/Memoh" alt="License" />
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<img src="https://img.shields.io/github/stars/memohai/Memoh?style=social" alt="Stars" />
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<img src="https://img.shields.io/github/forks/memohai/Memoh?style=social" alt="Forks" />
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<img src="https://img.shields.io/github/last-commit/memohai/Memoh" alt="Last Commit" />
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<img src="https://img.shields.io/github/issues/memohai/Memoh" alt="Issues" />
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<a href="https://deepwiki.com/memohai/Memoh">
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<img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="DeepWiki" />
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</a>
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<img src="https://github.com/memohai/Memoh/actions/workflows/docker.yml/badge.svg" alt="Docker" />
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</div>
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<div align="center">
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[<a href="https://t.me/memohai">Telegram 群组</a>]
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[<a href="https://docs.memoh.ai">文档</a>]
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[<a href="mailto:business@memoh.net">合作</a>]
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</div>
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<hr>
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</div>
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Memoh 是一个常驻运行的容器化 AI Agent 系统。你可以创建多个 AI 机器人，每个机器人运行在独立的容器中，拥有持久化记忆，并通过 Telegram、Discord、飞书(Lark)、QQ、Matrix、Misskey、钉钉、企业微信、微信、微信公众号、Email 或内置 Web 界面与之交互。机器人可以执行命令、编辑文件、浏览网页、通过 MCP 调用外部工具，并记住一切 —— 就像给每个 Bot 一台自己的电脑和大脑。
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## 快速开始
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一键安装（**需先安装 [Docker](https://www.docker.com/get-started/)**）：
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```bash
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curl -fsSL https://memoh.sh | sudo sh
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```
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*静默安装（全部默认）：`curl -fsSL ... | sudo sh -s -- -y`*
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或手动部署：
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```bash
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git clone --depth 1 https://github.com/memohai/Memoh.git
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cd Memoh
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cp conf/app.docker.toml config.toml
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# 编辑 config.toml
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sudo docker compose up -d
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```
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> **安装指定版本：**
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> ```bash
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> curl -fsSL https://memoh.sh | sudo MEMOH_VERSION=v0.6.0 sh
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> ```
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>
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> **使用中国大陆镜像加速：**
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> ```bash
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> curl -fsSL https://memoh.sh | sudo USE_CN_MIRROR=true sh
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> ```
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>
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> macOS 或用户已在 `docker` 用户组中时，无需 `sudo`。
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启动后访问 <http://localhost:8082>。默认登录：`admin` / `admin123`
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自定义配置与生产部署请参阅 [DEPLOYMENT.md](DEPLOYMENT.md)。
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文档入口：
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- [产品概览](https://docs.memoh.ai/about)
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- [Providers & Models](https://docs.memoh.ai/getting-started/provider-and-model)
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- [Bot 配置](https://docs.memoh.ai/getting-started/bot)
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- [Sessions / Discuss 模式](https://docs.memoh.ai/getting-started/sessions)
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- [Channels 渠道接入](https://docs.memoh.ai/getting-started/channels)
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- [Skills](https://docs.memoh.ai/getting-started/skills)
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- [Supermarket](https://docs.memoh.ai/getting-started/supermarket)
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- [Slash Commands](https://docs.memoh.ai/getting-started/slash-commands)
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## 为什么选择 Memoh？
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Memoh 为**常驻连续运行**而生 —— 一个始终在线的 AI，一份属于你自己的记忆。
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- **轻量高效**：Go 语言构建，可作为家庭/工作室基础设施，在边缘设备上高效运行。
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- **默认容器化**：每个 Bot 拥有独立容器，包含专属文件系统、网络和工具。
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- **混合架构**：云端推理获取前沿模型能力，本地记忆和索引保障隐私。
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- **多用户优先**：用户与 Bot 之间具有明确的共享和隐私边界。
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- **全图形化配置**：通过现代 Web 界面配置 Bot、渠道、MCP、技能等所有设置，无需编写代码。
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## 特性
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### 核心
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- 🤖 **多 Bot 与多用户**：创建多个 Bot，支持私聊、群聊或 Bot 间协作。Bot 可在群聊中区分不同用户，分别记忆上下文，并支持跨平台身份绑定。
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- 📦 **容器化**：每个 Bot 运行在独立的 containerd 容器中，拥有专属文件系统和网络，宛如各自拥有一台电脑。支持快照、数据导入/导出与版本管理。
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- 🧠 **记忆工程**：LLM 驱动的知识抽取，混合检索（稠密 + 稀疏 + BM25），基于 Provider 的长期记忆、记忆压缩，以及独立的会话上下文压缩。可插拔后端：内置（off / sparse / dense）、[Mem0](https://mem0.ai)、OpenViking。
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- 💬 **广泛渠道接入**：Telegram、Discord、飞书(Lark)、QQ、Matrix、Misskey、钉钉、企业微信、微信、微信公众号、Email（Mailgun / SMTP / Gmail OAuth）及内置 Web 界面。
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### Agent 能力
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- 🔧 **MCP（模型上下文协议）**：完整 MCP 支持（HTTP / SSE / Stdio / OAuth）。连接外部工具服务器进行扩展，每个 Bot 独立管理自己的 MCP 连接。
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- 🌐 **浏览器自动化**：基于 Playwright 的无头 Chromium/Firefox —— 页面导航、点击、填写表单、截图、读取无障碍树、多标签页管理。
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- 🎭 **技能、Supermarket 与子代理**：通过模块化技能文件定义 Bot 行为；从 Supermarket 安装精选技能和 MCP 模板；将复杂任务委派给拥有独立上下文的子代理。
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- 💭 **会话与 Discuss 模式**：支持 chat、discuss、schedule、heartbeat、subagent 等会话类型，并可通过 slash commands 管理。
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- ⏰ **自动化**：基于 Cron 的定时任务和周期性心跳，实现 Bot 自主活动。
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### 管理
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- 🖥️ **Web 界面**：基于 Vue 3 + Tailwind CSS 的现代面板 —— 流式聊天、工具调用可视化、文件管理器、所有配置可视化操作。深色/浅色主题，中英文支持。
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- 🔐 **访问控制**：基于优先级的 ACL 规则与 preset，支持 allow/deny 效果，可按渠道身份、渠道类型或会话维度控制。
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- 🧪 **多模型**：支持 OpenAI 兼容、Anthropic、Google、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Edge TTS 等提供商。每个 Bot 独立配置模型，支持 Provider OAuth 和自动模型导入。
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- 🚀 **一键部署**：Docker Compose 编排，自动迁移、containerd 初始化与 CNI 网络配置。
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## 记忆系统
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Memoh 的记忆系统围绕 **Memory Provider（记忆供应商）** 构建 —— 可插拔的后端，控制 Bot 如何存储、检索和管理长期记忆。
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| 供应商 | 说明 |
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|--------|------|
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| **Built-in（内置）** | 自托管，随 Memoh 附带。三种模式：**Off**（文件索引，无向量搜索）、**Sparse**（本地神经稀疏向量模型，无 API 费用）、**Dense**（基于嵌入模型的语义搜索，需 Qdrant）。 |
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| **Mem0** | 通过 [Mem0](https://mem0.ai) API 的 SaaS 记忆服务。 |
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| **OpenViking** | 自托管或 SaaS 记忆服务，使用自有 API。 |
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每个 Bot 绑定一个供应商。聊天过程中，Bot 自动从每轮对话中抽取关键事实并存储为结构化记忆。收到新消息时，系统通过混合检索找到最相关的记忆并注入 Bot 上下文 —— 实现跨对话的个性化长期记忆。
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其他功能包括记忆压缩（合并冗余条目）、重建、手动创建/编辑，以及向量流形可视化（Top-K 分布与 CDF 曲线）。详见[文档](https://docs.memoh.ai/memory-providers/)。
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## 图库
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<table>
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<tr>
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<td><img src="./assets/gallery/01.png" alt="Gallery 1" width="100%"></td>
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<td><img src="./assets/gallery/02.png" alt="Gallery 2" width="100%"></td>
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||
<td><img src="./assets/gallery/03.png" alt="Gallery 3" width="100%"></td>
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</tr>
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<tr>
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<td><strong text-align="center">与 Bot 聊天</strong></td>
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||
<td><strong text-align="center">容器与 Bot 管理</strong></td>
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||
<td><strong text-align="center">提供商与模型配置</strong></td>
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</tr>
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<tr>
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||
<td><img src="./assets/gallery/04.png" alt="Gallery 4" width="100%"></td>
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||
<td><img src="./assets/gallery/05.png" alt="Gallery 5" width="100%"></td>
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||
<td><img src="./assets/gallery/06.png" alt="Gallery 6" width="100%"></td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><strong text-align="center">容器文件管理器</strong></td>
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||
<td><strong text-align="center">定时任务</strong></td>
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||
<td><strong text-align="center">Token 用量追踪</strong></td>
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</tr>
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</table>
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## 架构
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph Clients [" 客户端 "]
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direction LR
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CH["渠道<br/>Telegram · Discord · 飞书 · QQ · Matrix · Misskey<br/>钉钉 · 企业微信 · 微信 · 微信公众号 · Email"]
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WEB["Web 界面 (Vue 3 :8082)"]
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end
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CH & WEB --> API
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subgraph Server [" 服务端 · Go :8080 "]
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API["REST API & 渠道适配器"]
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subgraph Agent [" 进程内 AI Agent "]
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TWILIGHT["Twilight AI SDK<br/>OpenAI · Anthropic · Google"]
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CONV["对话流<br/>流式输出 · Sential · 循环检测"]
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||
end
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||
subgraph ToolProviders [" 工具提供者 "]
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||
direction LR
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T_CORE["记忆 · 网络搜索<br/>定时任务 · 联系人 · 收件箱"]
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||
T_EXT["容器 · 邮件 · 浏览器<br/>子代理 · 技能 · TTS<br/>MCP 联邦"]
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end
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||
API --> Agent --> ToolProviders
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end
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PG[("PostgreSQL")]
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QD[("Qdrant")]
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BROWSER["浏览器网关<br/>(Playwright :8083)"]
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subgraph Workspace [" 工作区容器 · containerd "]
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||
direction LR
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BA["Bot A"] ~~~ BB["Bot B"] ~~~ BC["Bot C"]
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||
end
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Server --- PG
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Server --- QD
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ToolProviders -.-> BROWSER
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ToolProviders -- "gRPC Bridge over UDS" --> Workspace
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```
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## 因本项目而诞生的子项目
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- [**Twilight AI**](https://github.com/memohai/twilight-ai) — 轻量、地道的 Go AI SDK —— 灵感源自 [Vercel AI SDK](https://sdk.vercel.ai/)。支持多供应商（OpenAI、Anthropic、Google），提供一流的流式输出、工具调用、MCP 支持与嵌入向量生成。
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## 路线图
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详见 [Roadmap](https://github.com/memohai/Memoh/issues/86)。
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## 开发
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开发环境配置请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。
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## Star History
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[](https://www.star-history.com/#memohai/Memoh&type=date&legend=top-left)
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## Contributors
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<a href="https://github.com/memohai/Memoh/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=memohai/Memoh" />
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</a>
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**LICENSE**: AGPLv3
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Copyright (C) 2026 Memoh. All rights reserved.
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