PMB | Local-first memory for AI
PMB 是一个 Apache-2.0、MCP 原生、本地优先的持久内存层，它将代理知识存储在磁盘上的 SQLite + LanceDB 中，并自动将快速混合回忆（BM25 + 向量 + 实体图）注入到 Claude Code、Cursor、Codex 和 Zed 等工具中——离线，无需 API 密钥或云。
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产品信息
更新于：2026年06月29日
什么是 PMB | Local-first memory for AI
PMB (Personal Memory Brain) 是一个本地优先的内存系统，旨在解决编码代理“AI 每次会话都会忘记”的问题。PMB 不依赖聊天历史或云服务，而是将持久、可重用的记忆（例如项目事实、决策、经验教训和文件上下文）直接存储在您控制的单个工作区中的机器上。它与 MCP 兼容客户端（包括 Claude Code、Cursor、Codex、Zed、Windsurf、Gemini 和 Copilot MCP 设置）集成，因此您的代理可以在会话之间甚至不同工具之间携带上下文，同时保持所有内容私密和离线优先。PMB 还提供一个本地仪表板 UI 来检查、审计和探索已存储的内容。
PMB | Local-first memory for AI 的主要功能
PMB (Personal Memory Brain) 是一个 Apache-2.0 许可的、本地优先的持久内存层，专为 AI 编码代理设计。它将决策、经验、项目事实和工作流程上下文存储在您的机器上（SQLite + LanceDB），并在模型响应之前自动向 MCP 兼容工具（例如 Claude Code、Cursor、Codex、Zed）显示最相关的记忆。它强调快速、离线检索（无需 API 密钥、无需云、无需遥测）、混合搜索质量（BM25 + 密集向量 + 实体图，可选重新排序）以及“记忆卫生”功能，例如有助于修剪无用规则的关注率评分。本地仪表板通过图（地图）和日志（时间线）提供可见性和控制，而备份/同步/导出选项支持跨机器的可移植性。
本地优先的持久内存存储: 将长期代理记忆保存在您的磁盘上，存储在持久的 SQLite 数据库中，并附带 LanceDB 向量——可复制、可检查，并且无需任何 API 密钥即可离线使用。
MCP 原生，一键式代理集成: 通过 stdio（子进程服务器）上的 MCP 连接到流行的编码代理，使用 `pmb connect ...` 等简单命令，使多个代理能够共享一个工作区。
自动预提示记忆注入: 在代理推理之前，召回并将相关的决策/经验/文件注入到代理上下文中，因此代理无需记住调用记忆工具。
带排名融合的混合检索: 结合 BM25 词法搜索、密集嵌入和实体图，通过倒数排名融合（可选重新排序）进行融合，以提高召回质量和相关性。
快速、非阻塞写入和低延迟召回: 写入立即返回，而嵌入/向量插入异步运行；召回旨在在本地 CPU 上快速执行（典型使用中为几十毫秒）。
可审计仪表板：地图 + 时间线: 提供一个本地 Web UI，将记忆作为实体图进行探索，并提供类似 Git 图的决策/经验/更改日志，提高透明度和控制力。
PMB | Local-first memory for AI 的使用场景
跨会话的软件工程连续性: 团队或独立开发者可以保留架构决策、约定和先前的调试经验，以便每个新的编码会话都从稳定的上下文开始，而不是重复解释。
多工具开发者工作流程（IDE/代理切换）: 在 Cursor、Claude Code、Codex CLI、Zed 等工具之间切换的开发者可以共享一个内存工作区，以便上下文在不同工具之间保持一致。
离线/私有编码环境: 对安全性敏感的组织（金融、医疗、国防）或气隙设置可以使用 PMB 进行持久记忆和检索，而无需将代码或笔记发送到云端。
长期产品开发和维护: 对于经过数月/数年演进的项目，PMB 可以存储重复出现的问题、依赖项迁移笔记和历史依据，以减少回归和重复事件。
记忆/检索系统的研究与评估: 应用 AI 研究人员可以使用可重现的本地测量和可见的记忆工件，对混合召回管道（BM25 + 向量 + 图）进行基准测试和迭代。
为构建者提供便携式个人知识库: 独立创作者可以维护一个包含决策和经验的个人“工程大脑”，然后跨设备导出/加密/同步工作区以保持连续性。
优点
强大的隐私态势：本地优先存储，无云，无遥测，召回无需 API 密钥。
高质量的检索方法：混合搜索（BM25 + 向量 + 实体图）与排名融合和可选重新排序。
低摩擦工作流程：自动召回注入和日志记录减少了手动提示和工具调用开销。
透明度和控制：本地仪表板（地图/时间线）加上基于文件的可移植性（SQLite/LanceDB）使记忆可审计。
缺点
需要本地设置/维护：用户必须安装/配置和管理工作区、备份以及嵌入/提取的模型选择。
相关性/安全性取决于正确的门控：自定义代理必须复制 PMB 的指令/门控行为，以避免显示不相关的个人事实。
嵌入模型选择很重要：多语言工作区可能需要明确配置，以避免因仅限英语的嵌入而导致检索质量下降。
本地资源权衡：索引、嵌入和可选的提取/摘要会消耗 CPU/RAM，对于大型工作区可能需要调整。
如何使用 PMB | Local-first memory for AI
1) 安装 PMB: 在终端中，使用 pip 安装 PMB：
pip install pmb-ai
PMB 是纯 Python 的，可在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。
2) 将 PMB 连接到您的 AI 编码代理 (MCP): 通过 MCP (stdio) 将 PMB 连接到您的代理。Claude Code 的示例：
pmb connect claude-code
PMB 作为您代理的子进程运行（无网络，无端口）。它将在模型回答之前注入相关记忆，并在之后记录工作。
3) 验证设置: 运行内置诊断程序以确认 MCP 接线和钩子处于活动状态：
pmb doctor
4) 正常使用您的代理（记忆是自动的）: 像往常一样在您的代理/编辑器中开始工作。PMB 自动执行以下操作：
- 快速分类每条消息
- 在模型响应之前回忆匹配的记忆
- 异步写入新事件（写入立即返回；嵌入/向量插入在后台进行）
正常使用期间无需特殊的工具调用。
5) 从 CLI 手动测试回忆（可选）: 您可以直接查询您的记忆，查看 PMB 会显示什么：
pmb recall
然后输入一个查询（例如，一个错误名称或决策）并查看排名结果（经验教训/决策/文件等）。
6) 打开本地仪表板以探索记忆: 启动仪表板：
pmb dashboard
然后打开本地 Web UI（通常显示为 http://127.0.0.1:8765）。仪表板允许您将记忆可视化为：
- 图（实体和连接）
- 时间线/日志（决策、经验教训、提交、失败等）
它是本地的（无身份验证，无云）。
7) 如果您的工作区主要不是拉丁文本，请切换到多语言嵌入模型（建议在警告时进行）: 如果您看到类似“Workspace has 81% non-Latin chars but uses all-MiniLM-L6-v2 (English-only)”的警告，请将嵌入切换到多语言模型：
pmb config set embedding.model paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
当您的记忆/查询包含非英语文本时，这会改善检索效果。
8) (高级) 确保您的自定义代理复制 PMB 的内存安全门: 如果您在 PMB 之上构建自己的代理集成，请复制 PMB 注入的相同门控/指令块；否则，不相关的个人事实可能会出现在不相关的问题上。规范参考位于：
src/pmb/cli/connect.py
9) 使用 Git 备份/同步您的 PMB 工作区（推荐）: 初始化工作区远程并定期推送：
pmb workspace init --remote [email protected]:you/my-memory.git
pmb workspace push
在另一台机器上：
pmb workspace pull
或者克隆到新设备：
pmb workspace clone <url> work-laptop
（文档中注明了冲突行为：远程在冲突时获胜。）
10) 导出加密备份包（可移植恢复）: 创建加密的、经过身份验证的包：
pmb workspace export memory.enc
将其恢复到任何工作区：
pmb workspace import memory.enc personal
这使用 AES + HMAC 和 scrypt 派生密钥（根据提供的源代码片段）。
11) 如果您需要重新开始，请复制工作区目录（恢复选项）: 最坏的情况是，您可以复制您的工作区目录并重新开始。该片段表明工作区位于：
~/.pmb/workspaces/<id>/
将其复制为手动备份或迁移状态。
PMB | Local-first memory for AI 常见问题
PMB（Personal Memory Brain）是一个为AI编码代理设计的本地优先持久内存系统。它将决策、经验、项目事实和其他记忆存储在您的机器上（主要存储在SQLite文件中），并通过MCP（模型上下文协议）将相关上下文反馈给代理。
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