你不需要自己运行 mnemon 命令 — agent 会自动执行,由钩子驱动,受技能文件指引。本文档是理解 agent 能力、调试和高级手动操作的参考。
以下标志适用于所有命令:
| 标志 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--store <name> |
(自动) | 命名记忆体(覆盖 MNEMON_STORE 和 active 文件) |
--data-dir <path> |
~/.mnemon |
基础数据目录 |
--version |
打印版本并退出 |
将 mnemon 部署到 LLM CLI 环境中。安装后首先运行此命令。
# 交互式:检测环境并安装(项目本地)
mnemon setup
# 用户级安装(所有项目)
mnemon setup --global
# 非交互式:仅指定目标
mnemon setup --target claude-code
mnemon setup --target openclaw
# 自动确认所有提示(CI 友好)
mnemon setup --yes
# 移除 mnemon 集成
mnemon setup --eject
mnemon setup --eject --target claude-code| 标志 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--global |
false |
安装到用户级配置(~/.claude/)而非项目本地(.claude/) |
--target <name> |
(自动检测) | 目标环境:claude-code 或 openclaw |
--eject |
false |
移除 mnemon 集成 |
--yes |
false |
自动确认所有提示 |
# Remember — 存储新洞察(内置 diff:重复跳过,冲突自动替换)
mnemon remember "选择 Qdrant 而非 Milvus 做向量搜索" \
--cat decision --imp 5 --entities "Qdrant,Milvus" --tags "architecture,search" --source agent
# 跳过重复/冲突检测
mnemon remember "原始笔记" --no-diff
# Recall — 意图感知的图增强检索(默认)
mnemon recall "vector database" --limit 10
# 显式指定意图覆盖
mnemon recall "为什么选择 Qdrant" --intent WHY
# 按分类/来源过滤
mnemon recall "auth" --cat decision --source agent
# 简单 SQL LIKE 匹配(更快,无图遍历)
mnemon recall "auth" --basic
# Search — 基于 token 评分的关键词搜索
mnemon search "authentication" --limit 10
# Forget — 软删除洞察
mnemon forget <id>Remember 标志:
| 标志 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--cat |
general |
分类:preference、decision、fact、insight、context、general |
--imp |
3 |
重要性:1–5 |
--tags |
逗号分隔的标签 | |
--entities |
逗号分隔的实体(与自动提取合并) | |
--source |
user |
来源:user、agent、external |
--no-diff |
false |
跳过重复/冲突检测 |
Recall 标志:
| 标志 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--limit |
10 |
最大结果数 |
--intent |
(自动检测) | 覆盖意图:WHY、WHEN、ENTITY、GENERAL |
--cat |
按分类过滤 | |
--source |
按来源过滤 | |
--basic |
false |
使用简单 SQL LIKE 匹配代替智能召回 |
# Link — 创建类型化边
mnemon link <source_id> <target_id> --type semantic --weight 0.85
mnemon link <source_id> <target_id> --type causal --weight 0.8 \
--meta '{"sub_type":"causes","reason":"..."}'
# Related — 从某个洞察出发的 BFS 遍历
mnemon related <id> --edge causal --depth 2# GC — 查看低保留度候选
mnemon gc --threshold 0.5 --limit 20
# GC keep — 提升某个洞察的保留度
mnemon gc --keep <id>Mnemon 支持命名记忆体(store)进行数据隔离。每个记忆体拥有独立的数据库。
# 列出所有记忆体(* 标记当前活跃的)
mnemon store list
# 创建新记忆体
mnemon store create work
# 切换默认活跃记忆体
mnemon store set work
# 删除记忆体(不可删除当前活跃的)
mnemon store remove old-project记忆体解析优先级(从高到低):
--store <name>CLI 标志MNEMON_STORE环境变量~/.mnemon/active文件- 回退到
"default"
不同 agent 或进程可通过 MNEMON_STORE 环境变量使用不同记忆体 — 无全局状态竞争。旧版数据库(~/.mnemon/mnemon.db)在首次运行时自动迁移到 ~/.mnemon/data/default/。
mnemon status # 记忆统计
mnemon log # 操作日志(默认:最近 20 条)
mnemon log --limit 50 # 显示更多条目导出知识图谱进行可视化探索:
# DOT 格式 — 使用 Graphviz 渲染(brew install graphviz)
mnemon viz --format dot -o graph.dot
dot -Tpng graph.dot -o graph.png
# 交互式 HTML — 直接在浏览器中打开(vis.js,无需安装)
mnemon viz --format html -o graph.html
open graph.html节点按分类着色(decision、fact、insight、preference、context),边按类型着色(temporal、semantic、causal、entity)。
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
MNEMON_DATA_DIR |
~/.mnemon |
基础数据目录 |
MNEMON_STORE |
default |
活跃命名记忆体 |
MNEMON_EMBED_ENDPOINT |
http://localhost:11434 |
Ollama API 端点 |
MNEMON_EMBED_MODEL |
nomic-embed-text |
Ollama 嵌入模型 |
Mnemon 无需 Ollama 即可完整运行 — 所有核心功能(remember、recall、link、图遍历)开箱即用。添加 Ollama 可通过向量相似度增强召回精度,但从不是必需的。
| 能力 | 无 Ollama | 有 Ollama |
|---|---|---|
| 召回锚点 | 关键词 + 时间 | 关键词 + 向量 + 时间(RRF 混合) |
| 语义边 | Token 重叠(较粗) | 余弦相似度 ≥ 0.50(精确) |
| 遍历评分 | 纯结构分 | 结构 + 语义 |
| 重排序权重 | 关键词 45%、实体 25%、图 30% | 关键词 30%、实体 15%、相似度 35%、图 20% |
Ollama 不可用时,重排序系统自动将相似度权重重新分配给关键词和图信号 — 无需配置,无降级模式标志。系统在运行时以 2 秒超时检测 Ollama 可用性。
brew install ollama # 或参见 https://ollama.ai
ollama pull nomic-embed-text # 下载嵌入模型验证:
mnemon embed --status{
"total_insights": 87,
"embedded": 87,
"coverage": "100%",
"ollama_available": true,
"model": "nomic-embed-text"
}如果在使用 mnemon 之后才安装 Ollama,已有洞察不会有嵌入向量。一条命令即可回填:
mnemon embed --all这会为所有未嵌入的洞察生成嵌入向量并自动创建语义边。可在前后使用 mnemon embed --status 检查覆盖率。
┌──────────────────┐ CLI commands ┌──────────────────┐
│ LLM Agent │ ───────────────────── │ Mnemon │
│ (Claude Code, │ remember, recall, │ │
│ Cursor, etc.) │ link, forget, gc │ SQLite (WAL) │
└──────────────────┘ │ ┌────────────┐ │
│ │ Insights │ │
The LLM decides WHAT │ ├────────────┤ │
to remember and link. │ │ 4 Edge │ │
│ │ Types: │ │
Mnemon handles HOW │ │ temporal │ │
to store, index, and │ │ entity │ │
retrieve. │ │ causal │ │
│ │ semantic │ │
┌──────────────────┐ │ ├────────────┤ │
│ Ollama │ (optional) │ │ Embeddings │ │
│ nomic-embed-text│ ◄───────────── │ └────────────┘ │
└──────────────────┘ └──────────────────┘