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20 条演示记忆
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持久化实体图
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一个待人工审核的冲突候选
面向 AI 代理和工作流的本地优先记忆
Levh 是一个本地优先的记忆层,专为 AI 智能体和个人工作流打造。它能从对话、项目、文件、邮件、日历及 MCP 工具中捕获上下文,构建可审查的知识图谱,并提供信任度与冲突信号,让陈旧信息自然淡出。整个过程无需云端账号,也不收集任何遥测数据。
面向 AI 代理和工作流的本地优先记忆
Levh 是一个本地优先的记忆层,专为 AI 智能体和个人工作流打造。它能从对话、项目、文件、邮件、日历及 MCP 工具中捕获上下文,构建可审查的知识图谱,并提供信任度与冲突信号,让陈旧信息自然淡出。整个过程无需云端账号,也不收集任何遥测数据。
20 条演示记忆
持久化实体图
一个待人工审核的冲突候选
我构建 LEVH 是因为 AI 工具不断丢失让工作保持连贯的上下文:决策、承诺、人员、项目约定,以及上周发生变化的信息。
LEVH 是面向 AI 代理和工作流的本地优先(local-first)记忆层。它捕获并连接来自对话、项目、文件、电子邮件、日历以及兼容 MCP 的工具中的上下文——然后通过知识图谱、信任信号、可审查的冲突候选项以及记忆衰减,使其变得可检视。
目标不是再做一套对话记录归档。它是驻留在你机器上的持久、自我策展的上下文:无需云账户、遥测、Redis 或托管数据库。
快速开始:
pip install levh
levh setup --demo --client claude --profile work
levh serve
我非常期待听到任何正在使用 AI 助手、个人知识工作流、MCP 工具或多代理系统的人的反馈:你的 AI 最常忘记哪些上下文?
面向 AI 代理与人类的本地优先记忆层,能够保持上下文持续有效,标记关键信息,并让陈旧噪音自然消退。