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Hindsight
Hindsight 是一個開源的智能體記憶系統,能讓 AI 智能體隨著時間真正學習,透過保留事實、採用混合策略進行回憶,以及反思以形成心智模型。
什麼是 Hindsight?
Hindsight 是一個開源(MIT 授權)的智慧體記憶系統,旨在透過實現跨會話的真正學習,讓 AI 智慧體變得更聰明。與傳統的 RAG 或簡單對話歷史不同,Hindsight 將記憶視為推理的一等基底。
它解決了無狀態智慧體在互動間遺忘一切的問題,提供了結構化的仿生記憶,包含三個核心操作:保留 (Retain)、回想 (Recall) 與反思 (Reflect)。
核心功能
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- 仿生記憶網絡:將知識組織成世界事實 (World Facts)、經驗 (Experiences) 與心智模型 (Mental Models)(包含自動觀測合併)。
- 保留 (Retain):運用 LLM 將實體、關係、事實與時間資料提取至標準化記憶庫。
- 回想 (Recall, TEMPR):混合多策略檢索,結合語意(向量)、關鍵字(BM25)、圖譜(實體/時間/因果)與時間篩選,並透過倒數排名融合與重新排序進行融合。
- 反思 (Reflect):利用記憶進行智慧體合成,以產生洞見、更新信念與支援複雜推理。可透過使命 (Mission)、指令 (Directives) 與傾向 (Disposition) 進行設定。
- 記憶庫 (Memory Banks):支援依使用者或情境隔離的儲存,並提供元資料支援。
- 多 LLM 支援:透過 LiteLLM 可與 OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、Ollama 等模型協作。
效能表現
Hindsight 在長期記憶基準測試中達到最先進的成果,包括在 LongMemEval 上取得頂級準確度(截至 2026 年初)。其效能已由維吉尼亞理工大學的 Sanghani 中心與《華盛頓郵報》獨立重現。
安裝與快速入門
Docker (推薦)
export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
docker run --rm -it --pull always -p 8888:8888 -p 9999:9999 \
-e HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
-v $HOME/.hindsight-docker:/home/hindsight/.pg0 \
ghcr.io/vectorize-io/hindsight:latest
API 運行於 http://localhost:8888 ,網頁 UI 運行於 http://localhost:9999 。
Python SDK
pip install hindsight-client -U
基本使用:
from hindsight_client import Hindsight
client = Hindsight(base_url="http://localhost:8888")
client.retain(bank_id="demo", content="...")
results = client.recall(bank_id="demo", query="...")
insights = client.reflect(bank_id="demo", query="...")
亦支援 Node.js/TypeScript 與嵌入式模式。
使用案例
- 建構具有持續性的編碼智慧體(Claude Code、Cursor 整合)
- 具長期使用者偏好記憶能力的個人化對話智慧體
- 能從經驗中學習並適應策略的自動化智慧體
- 需要跨會話記憶與推理的企業 AI 工作流程
資源
- GitHub:https://github.com/vectorize-io/hindsight
- 官方文件:https://hindsight.vectorize.io
- arXiv 論文:https://arxiv.org/abs/2512.12818
- Hindsight Cloud:https://ui.hindsight.vectorize.io
Hindsight 目前持續積極維護(最新提交時間為 2026 年 4 月),並已被《財星》500 大企業與 AI 新創公司投入實際生產環境使用。
Tags
AI智能體記憶智能體框架長期記憶RAG替代方案PythonTypeScriptLLM向量化