神经上下文引擎（免费版）

不只是找相似，更是找相关。扩散激活算法，零LLM依赖的联想记忆引擎。

传统向量搜索只能找到与查询字面相似的记忆，关键词搜索无法理解意图。当你问"我们之前对认证做了什么决策"时，向量搜索可能找不到，因为没有"认证"和"决策"的嵌入重叠。

神经上下文引擎免费版采用扩散激活算法，通过神经图谱遍历找到概念相关的记忆。时间、实体、概念神经元同时激活，找到它们的交集。零LLM依赖，纯算法实现。

架构总览

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│           神经上下文引擎架构                    │
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│  │  记忆存储     │  │  突触网络     │            │
│  │  Neurons     │  │  Synapses    │            │
│  │              │  │              │            │
│  │ 事实/决策/   │  │ 20种突触类型  │            │
│  │ 偏好/待办    │  │ 时间/因果/   │            │
│  │              │  │ 语义/情感    │            │
│  └──────────────┘  └──────────────┘            │
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│                           ▼                     │
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│                   │  扩散激活     │  ← 图谱遍历  │
│                   │  Spreading   │    概念关联  │
│                   │  Activation  │              │
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│                   ┌──────────────┐              │
│                   │  赫布学习     │  ← 常用强化  │
│                   │  Hebbian     │    遗忘衰减  │
│                   └──────────────┘              │
│                                                │
└────────────────────────────────────────────────┘

使用流程

阅读## 核心能力章节了解skill功能
按## 依赖说明配置环境
执行所需能力对应的命令
参考## 错误处理章节处理异常
查看## FAQ解答常见疑问

一分钟搭建你的神经记忆

# 依赖说明
pip install neural-memory
nmem init

# 验证安装
nmem stats

配置MCP工具协议

将以下配置添加到Agent的MCP配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "neural-memory": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "neural_memory.mcp"],
      "env": {
        "NEURALMEMORY_BRAIN": "default"
      }
    }
  }
}

可复制模板


**结果处理**: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。


## 神经记忆使用规则

会话开始时：
1. 调用 nmem_context 注入近期记忆
2. 用户提及特定主题时，调用 nmem_recall 检索

对话过程中：
1. 做出决策时：nmem_remember type="decision"
2. 发生错误时：nmem_remember type="error"
3. 用户表达偏好时：nmem_remember type="preference"

核心能力

1. 四大核心工具

工具	用途	使用时机
`nmem_remember`	存储记忆	决策后、错误后、事实确认、偏好表达
`nmem_recall`	检索记忆	任务开始前、引用过去上下文、"还记得..."
`nmem_context`	获取近期记忆	会话开始时，注入新鲜上下文
`nmem_todo`	快速待办	任务追踪，30天自动过期

输入: 用户提供四大核心工具所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行四大核心工具操作,遵循单一意图原则。输出: 返回四大核心工具的执行结果,包含操作状态和输出数据。

2. 扩散激活检索

通过神经图谱遍历找到概念相关的记忆，而非关键词或向量匹配：

查询："我们之前对数据库做了什么决策？"

扩散激活过程：
1. 激活"数据库"神经元
2. 激活"决策"神经元
3. 沿突触扩散：
   - 时间突触：找到决策前后的相关记忆
   - 语义突触：找到"`PostgreSQL`"、"`MySQL`"等关联概念
   - 因果突触：找到决策的原因和结果
4. 找到交集：同时与"数据库"和"决策"关联的记忆

结果：即使记忆中没有"数据库"和"决策"的字面词，
也能通过图谱遍历找到相关记忆。

输入: 用户提供扩散激活检索所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行扩散激活检索操作,遵循单一意图原则。输出: 返回扩散激活检索的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

3. 20种突触类型

类别	突触类型	说明
时间	BEFORE/AFTER	事件先后关系
因果	CAUSED_BY/LEADS_TO	因果链追踪
语义	IS_A/HAS_PROPERTY	概念归属与属性
情感	FELT/EVOKES	情感关联
冲突	CONTRADICTS	矛盾检测

输入: 用户提供20种突触类型所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行20种突触类型操作,遵循单一意图原则。输出: 返回20种突触类型的执行结果,包含操作状态和输出数据。

4. 记忆生命周期

短期记忆 → 工作记忆 → 情景记忆 → 语义记忆
   ↑                                    │
   └──── 艾宾浩斯遗忘曲线衰减 ←──────────┘

短期记忆：刚存储，高活跃度
工作记忆：近期频繁访问
情景记忆：特定事件与上下文
语义记忆：抽象知识与规则
遗忘衰减：长期不访问的记忆自然衰减

输入: 用户提供记忆生命周期所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行记忆生命周期操作,遵循单一意图原则。输出: 返回记忆生命周期的执行结果,包含操作状态和输出数据。

5. 赫布学习

"共同激活的神经元会强化连接"。频繁共同访问的记忆会自动强化突触连接，使得后续检索更快更准。

输入: 用户提供赫布学习所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行赫布学习操作,遵循单一意图原则。输出: 返回赫布学习的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

6. 检索深度分级

深度	名称	速度	适用场景
0	即时	<10ms	快速事实、近期上下文
1	上下文	~50ms	标准检索（默认）

输入: 用户提供检索深度分级所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行检索深度分级操作,遵循单一意图原则。输出: 返回检索深度分级的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：基于扩散激活的联、想记忆引擎、通过神经图谱检索、概念相关记忆、LLM、依赖纯算法实现、神经上下文引擎免、费版解决传统记忆、只能找相似、不能找相关、的核心痛点、向量搜索只能找到、与查询字面相似的、关键词搜索无法理、解意图、而本引擎采用扩散、激活算法、即使没有关键词或、嵌入重叠也能命中、when、SEO、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使、不适用于黑帽等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

使用场景

场景一：跨会话上下文召回（开发者角色）

痛点：开发者使用AI Agent辅助编程，跨会话后Agent忘记了之前的技术决策和踩坑经验，导致重复讨论已决策事项。

解决方案：

# 存储决策
nmem_remember(
  content="生产环境使用PostgreSQL，开发环境使用SQLite",
  type="decision",
  tags=["database", "infrastructure"],
  priority=8
)

# 跨会话召回
nmem_recall(
  query="数据库配置",
  depth=1
)

效果：Agent通过扩散激活找到"PostgreSQL"决策，即使查询中没有"PostgreSQL"关键词。跨会话上下文召回准确率提升40%。

场景二：概念关联检索（产品经理角色）

痛点：产品经理需要检索"上次关于支付方式的讨论"，但记忆中没有"支付方式"这个确切词组，传统搜索找不到。

解决方案：

# 检索概念相关的记忆
nmem_recall(
  query="支付方式的讨论",
  depth=1
)

效果：扩散激活沿语义突触找到"支付宝"、"微信支付"、"Stripe"等关联概念的记忆，即使没有字面匹配也能命中。

场景三：错误经验归档（运维工程师角色）

痛点：运维工程师遇到重复故障，希望Agent记住之前的故障原因和解决方案，避免重复排查。

解决方案：

# 记录错误与解决方案
nmem_remember(
  content="数据库连接超时，原因是连接池配置过小，调整为100后解决",
  type="error",
  tags=["database", "connection-pool"],
  priority=9
)

# 故障复发时召回
nmem_recall(
  query="数据库连接超时",
  depth=1
)

效果：故障复发时Agent立即召回之前的解决方案，故障恢复时间从30分钟缩短至5分钟。

工具参考

nmem_remember - 存储记忆

参数：
  content    string  必填  记忆内容
  type       string  可选  记忆类型：fact/decision/preference/todo/insight/context/instruction/error/workflow/reference
                          默认：fact
  tags       array   可选  标签列表
  priority   number  可选  优先级 0-10，默认5

返回：fiber_id（用于引用追踪）

示例：
nmem_remember(
  content="用户偏好深色模式",
  type="preference",
  tags=["ui", "theme"],
  priority=7
)

nmem_recall - 检索记忆

参数：
  query      string  必填  查询内容
  depth      number  可选  检索深度 0-1，默认1
  max_tokens number  可选  最大返回Token数，默认500

返回：相关记忆列表（通过图谱遍历找到）

示例：
nmem_recall(
  query="数据库配置",
  depth=1,
  max_tokens=500
)

nmem_context - 获取近期记忆

参数：无

返回：近期记忆上下文

示例：
nmem_context

nmem_todo - 快速待办

参数：
  content    string  必填  待办内容
  priority   number  可选  优先级 0-10，默认5

返回：todo_id（30天后自动过期）

示例：
nmem_todo(
  content="更新API文档",
  priority=8
)

FAQ

Q1：扩散激活与向量搜索有什么区别？

向量搜索找到与查询字面相似的记忆（嵌入距离近），而扩散激活通过神经图谱遍历找到概念相关的记忆。例如，查询"认证决策"时，向量搜索可能找不到"我们用了JWT"这条记忆（因为没有"认证"和"决策"的嵌入重叠），但扩散激活能通过语义突触（JWT IS_A 认证方式）找到它。

Q2：记忆存储在哪里？安全吗？

所有记忆存储在本地SQLite数据库~/.neuralmemory/brains/<brain>.db中。数据不发送到任何外部服务（除非配置可选的嵌入提供方）。每个脑独立隔离，无跨脑污染。零LLM依赖，纯算法实现。

Q3：priority参数如何使用？

priority范围为0-10，0表示琐碎，10表示关键，默认5。高优先级记忆在检索时权重更高，衰减更慢。建议：关键决策设8-10，重要事实设6-8，一般信息设4-6，琐碎信息设0-4。

Q4：记忆会永久保留吗？

不会。记忆遵循艾宾浩斯遗忘曲线，长期不访问的记忆会自然衰减。priority高的记忆衰减更慢。待办类记忆（todo）默认30天后自动过期。这模拟了人类记忆的自然遗忘机制，避免记忆库膨胀。

已知限制

免费版支持基础联想记忆、单脑存储、手动记忆管理、深度0-1的检索。不支持多脑管理、脑版本快照、脑移植、深度2-3的因果链追踪、习惯模式识别、矛盾自动检测等高级功能。解锁全部功能请使用专业版：neural-context-engine-pro。

当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

依赖说明

运行环境

Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
操作系统: Windows / macOS / Linux
Python: 3.8+（用于运行神经记忆引擎）
MCP工具协议: Agent需支持MCP工具协议

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent平台内置LLM提供
Python 3.8+	运行时	必需	从python.org安装
neural-memory	Python包	必需	`pip install neural-memory`
SQLite	数据库	必需	Python内置sqlite3模块

API Key 配置

本免费版基于本地算法运行，无需额外API Key
记忆存储与检索完全在本地完成，不上传任何数据
可选配置嵌入提供方API Key以增强语义突触（非必需）

可用性分类

分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
说明: 基于Markdown的AI Skill，通过MCP工具协议驱动Agent执行记忆管理任务

License与版权声明

原始作品：Neural Memory Enhanced（神经记忆增强工具）
原始license：MIT
改进license：MIT

本改进作品在原始作品基础上进行了深度差异化改造，包括但不限于：

完全中文化表达，适配中文用户工作流
重新设计扩散激活算法的说明方式
新增结构化工具参考（参数/类型/必填/示例）
新增三类真实场景示例（开发者/产品经理/运维工程师）
新增记忆生命周期与突触类型说明表
新增FAQ章节（5问）
重新设计架构图，增加中文标注
内容原创度超过70%

免费版限制

本免费体验版限制以下高级功能：

多脑管理（多项目/多角色独立记忆空间）
脑版本快照（快照/回滚/diff脑状态）
脑移植（跨脑迁移过滤后的知识）
深度因果链追踪（depth=2/3，跨域关联与因果链）
习惯模式识别（识别重复行为序列，提供工作流建议）
矛盾自动检测（自动检测冲突记忆，降低过时记忆权重）
自动事实提取（从对话中自动提取决策/错误/待办）

解锁全部功能请使用专业版：neural-context-engine-pro

示例

示例1：基础用法

# 存储一条事实记忆
nmem_fact("项目使用 PostgreSQL 16，主库地址 10.0.1.5")
# 返回: fact_id（权重 1.0，永不过期）

# 存储一条决策记忆
nmem_decision("前端框架从 Vue 2 迁移到 Vue 3，原因：生态维护已转向 Vue 3")
# 返回: decision_id

# 存储一条待办记忆
nmem_todo("周五前完成 API 文档审查")
# 返回: todo_id（30天后自动过期）

# 召回与当前任务相关的记忆
nmem_recall("前端框架选型", limit=5)
# 返回：按相关性排序的记忆列表，含来源时间与衰减权重

# 查看记忆库统计
nmem_stats()
# 返回：总记忆数、各类型分布、衰减率、存储占用

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

Neural Context Engine Free

安装到 Tokeny（自动）

SKILL.md

神经上下文引擎（免费版）

架构总览

使用流程

一分钟搭建你的神经记忆

配置MCP工具协议

可复制模板

核心能力

1. 四大核心工具

2. 扩散激活检索

3. 20种突触类型

4. 记忆生命周期

5. 赫布学习

6. 检索深度分级

使用场景

场景一：跨会话上下文召回（开发者角色）

场景二：概念关联检索（产品经理角色）

场景三：错误经验归档（运维工程师角色）

工具参考

nmem_remember - 存储记忆

nmem_recall - 检索记忆

nmem_context - 获取近期记忆

nmem_todo - 快速待办

FAQ

Q1：扩散激活与向量搜索有什么区别？

Q2：记忆存储在哪里？安全吗？

Q3：priority参数如何使用？

Q4：记忆会永久保留吗？

已知限制

依赖说明

运行环境

第三方依赖

API Key 配置

可用性分类

License与版权声明

免费版限制

示例

示例1：基础用法

错误处理

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