自进化的 Agent 记忆层 —— PowerMem 简易操作手册
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可能会想:怎么让 PowerMem 这东西在我的电脑上跑起来?
今天这篇文章,就是 PowerMem 的操作手册,不讲原理只讲步骤。从服务端部署到客户端接入,一条链路从头串到尾,每一步都有明确的命令和截图。
这个手册的目标是:你按照顺序做完(或者让你的通用 Agent 根据文章内容做完),就能拥有一套部署好的 PowerMem 服务端,以及一个已经接好记忆层的 Claude Code 或 OpenClaw 客户端。
一、Linux 服务端:安装、配置、启动
1.1 环境要求
- Python >= 3.11
- pip 或 uv(推荐 uv,更快)
1.2 安装
# 从 PyPI 安装(生产环境推荐)
uv pip install "powermem[cli,server,mcp,seekdb]"
# 或从源码安装(开发环境)
git clone https://github.com/oceanbase/powermem.git
cd powermem
uv pip install -e ".[cli,server,mcp,seekdb]"
各 extras 说明:
| extras | 作用 |
|---|---|
cli |
pmem 命令行工具 |
server |
powermem-server HTTP API 服务器 |
mcp |
MCP 协议支持 |
seekdb |
内嵌向量数据库(零配置,无需单独部署数据库) |
1.3 初始化配置
# 交互式生成 .env 配置文件
pmem config init
也可手动创建 .env 文件。以下是我的配置:
# DATABASE_PROVIDER=oceanbase
DATABASE_PROVIDER=sqlite
SQLITE_PATH=/root/data/package/powermem/powermem.db
# LLM_PROVIDER=anthropic
LLM_PROVIDER=openai
# ANTHROPIC_LLM_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic
# LLM_API_KEY=tp-xxx
# LLM_MODEL=mimo-v2.5-pro
LLM_API_KEY=xxx
LLM_MODEL=step-3.7-flash
OPENAI_LLM_BASE_URL=https://api.stepfun.com/step_plan/v1
EMBEDDING_PROVIDER=siliconflow
EMBEDDING_API_KEY=sk-xx
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
# OCEANBASE_EMBEDDING_MODEL_DIMS=1024
# EMBEDDING_DIMS=1024
注意事项:
SQLITE_PATH必须是完整的数据库文件路径(如/root/data/powermem/powermem.db),不能只是文件夹路径- 使用 seekdb 时,
EMBEDDING_DIMS或OCEANBASE_EMBEDDING_MODEL_DIMS是必填项,维度要和嵌入模型匹配 - 硅基流动的嵌入模型如果不走 seekdb,可以不配
EMBEDDING_DIMS
1.4 启动服务器
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