记忆梦境引擎 · AI 的睡眠系统

cn.savantcatv1.0.1更新於 Oct 6, 2026

零 LLM 事实提取 + 三维信号评分 + 艾宾浩斯衰减 + 五阶段梦境流水线与内容发芽检测，纯计算零依赖

已驗證STDIO僅桌面Data & AnalyticsKnowledge & Memory

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 MCP 伺服器，用來擷取、評分、衰減與整併助理的長期記憶，並在累積的筆記可產出內容時提出提示。

功能
它提供六個工具：extract_facts 以純正規表示式做中英文事實擷取，不呼叫任何 LLM；score_signal 對訊號是否應寫入長期記憶做三維動態評分；decay_report 給出艾賓豪斯衰減的目前強度、存取增強、封存判定與完整曲線；simulate_dream 在暫存資料庫中對給定文字跑完整五階段夢境週期；list_signal_types 列出四維訊號定義與權重；engine_info 給出能力概覽。引擎本身是以 SQLite 為基礎的純計算，沒有第三方相依。
適用情境
當助理的記憶不斷膨脹、你希望得到評分、衰減與清理判斷而不是單純儲存時，適合加入；也適合在接上框架前先試跑一批筆記看整併效果。它是計算與報告層，不是保存助理資料的記憶後端。
執行需求
以本機 stdio 程序執行，指令為 python server.py，也可用連接埠參數走 streamable-http。需要 Python 與 mcp 套件（mcp>=2.1）；只有測試套件需要 pytest。不需要 API Key、環境變數或帳號。僅限桌面端，無法在瀏覽器中執行。
安裝前請注意
此伺服器自稱純計算、純讀，四個 annotation hint 皆宣告為 readOnlyHint=true、destructiveHint=false、idempotentHint=true、openWorldHint=false，並聲明不保存呼叫方資料；simulate_dream 在暫存資料庫跑完即銷毀。README 提醒：多數 Agent 框架的 cron 子程序沒有 memory 寫入權限，寫入與最佳化階段可能靜默失敗，高分項目會持續積壓，建議定期以互動式工作階段補寫。README 也更正早期稱引擎會讀取 SESSION_SEARCH_FN、MEMORY_FN 等環境變數的說法，明確表示引擎從不讀取任何環境變數。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 记忆梦境引擎 · AI 的睡眠系统，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

🌙 记忆梦境引擎 · Memory Dream Engine

你的 AI 聊完就忘，不是它笨 —— 是它从来不做梦。

一个可插拔的「AI 睡眠系统」：采集 → 评分 → 写入 → 优化 → 发芽，每 3 小时自动跑一轮。 零 LLM 成本、纯标准库、~800 行 Python、8/8 单元测试通过。

[License] [Python] [Tests] [Deps]

[M8ven Verified]

🤔 你大概率遇到过这三种情况

症状真实原因
「我上周明确说过不要这样，你怎么又忘了？」记忆只在当次对话里，从不沉淀
memory 越写越满，快撑爆上限，但不敢删没有衰减机制，不知道哪条该淘汰
攒了一堆零散结论，没人把它们变成产出采集和产出之间断了一环

梦境引擎就是补这三环的。

🧠 它怎么工作 —— 像人一样睡觉

        ┌─ 浅睡 ── SignalCollector   采集四维信号（决策 / 纠偏 / 工具 / 灵感）        │一轮 ───┼─ 深睡 ── SignalScorer      三维动态评分（按信号类型自适应调权）(180min)│           MemoryWriter      去重 + 合并 + 替换，声明式写入        │        └─ REM ── SproutDetector    3 条 → 星球帖   /   5 条 → 公众号文章                          ▲                    MemoryOptimizer  每 3 轮深度清理（去重 / 过期 / 压缩）

⚡ 四个「别人没有」的点

能力说明
零 LLM 事实提取纯正则，中英文通吃，提取一万条也不花一分钱 token
艾宾浩斯衰减30 天半衰期，高频访问自动增强，低强度自动归档 —— 记忆会自己「瘦身」
三维动态评分决策信号看持久度、纠偏信号看纠偏度、工具信号看复用度，不是一把尺子量到底
内容发芽同一批记忆攒够了，自动提示「这批可以出一篇公众号了」

🆚 和溯忆(Suyi)比

溯忆是被动存储，梦境引擎是主动生长：

特性梦境引擎溯忆
艾宾浩斯衰减✅✅
零 LLM 提取✅ 中英文⚠️ 仅英文
五阶段流水线✅❌
四维信号采集✅❌
三维动态评分✅❌
内容发芽✅❌
Token 节省追踪✅❌
三方依赖零需向量库

🚀 60 秒跑起来

bash
git clone https://gitee.com/savantcat/memory-dream-engine.gitcd memory-dream-engine
# 依赖为零；只有跑测试才需要 pytestpython -m pip install -r requirements.txt
# 看演示（用内置 mock 适配器，不需要接任何框架）python cli.py

想看核心能力，直接跑引擎自带的 v3 演示：

bash
python engine.py

🔌 接入你自己的 Agent

引擎不绑定任何框架，只需实现三个适配器函数：

python
from engine import DreamEngine
def my_session_search(query, limit, sort):    """换成你框架的搜索接口"""    return [{"content": "...", "role": "user"}]
def my_memory(action, target, content, old_text=None):    """换成你框架的记忆写入接口"""    return {"status": "ok"}
def my_get_usage():    """返回 (已用字符数, 总字符数)"""    return (1500, 2200)
engine = DreamEngine(    session_search_fn=my_session_search,    memory_fn=my_memory,    get_usage_fn=my_get_usage,)
report = engine.dream(days_back=2, existing_memories=[...])print(report.summary())

⚠️ 文档澄清：早期版本的 README 里出现过「编辑 .env 配置 SESSION_SEARCH_FN / MEMORY_FN」的说明， 那是错的 —— 引擎从不读取任何环境变量。接入方式只有上面这一种：传 Python 函数。

🔌 作为 MCP 服务调用

server.py 把引擎包成标准 MCP server —— 别人的 Agent 可以直接调这几个工具，不必接适配器、不必读源码。

bash
pip install "mcp>=2.1"
python server.py                                # 本地 stdio（Claude Desktop / Cursor / 任意 MCP 客户端）python server.py --transport http --port 8770   # 远程 streamable-httppython server.py --selftest                     # 不走协议，直接遍历打全部工具
工具作用
extract_facts零 LLM 事实提取（纯正则，中英文通吃）
score_signal三维动态评分 + 该不该写进长期记忆的结论
decay_report艾宾浩斯衰减：当前强度 / 访问增强 / 归档判定 / 完整曲线
simulate_dream用一段文本跑完整五阶段梦境周期，返回报告（临时库）
list_signal_types四维信号定义、权重与打分关键词
engine_info能力概览、与同类方案的取舍对比、服务边界

客户端配置（stdio）：

json
{ "mcpServers": { "memory-dream-engine": { "command": "python", "args": ["server.py"] } } }

服务端为纯计算、纯读：6 个工具的四个 annotation hint 全部声明（readOnlyHint=true / destructiveHint=false / idempotentHint=true / openWorldHint=false），不需要 API Key，也不保存调用方的任何数据 —— simulate_dream 在临时库跑完即销毁。

⏰ 定时运行（Hermes Agent）

yaml
schedule: every 180mskills: ["memory-dream-engine"]prompt: 执行记忆梦境引擎五阶段流程。无新发现输出 [SILENT]。

⚠️ 必读：Cron 环境写不了 Memory（最大的运维坑）

多数 Agent 框架的 cron 子进程没有 memory 工具权限，会导致阶段 3（写入）和阶段 4（优化）静默失败 —— 引擎照常采集和评分，但 ≥70 分的条目会持续积压。

症状：报告反复出现「阶段3：写入 — 受阻」，同一批高分记忆连着几轮都没写进去。

做法：每跑 3 轮 cron，安排一次交互式会话手动补写阶段 3+4；memory 占用到 95% 时立即执行清理。

📁 项目结构

engine.py                  ~800 行核心引擎（五阶段 + 衰减 + 零LLM提取 + SQLite）server.py                  MCP 服务端（6 个工具，双通道 stdio / streamable-http）server.json                MCP 元数据（官方 Registry 格式）cli.py                     命令行入口 + 三个适配器示例nightbrain_consolidate.py  可选：夜间知识库巩固（扫描新知/标记陈旧/更新索引）SKILL.md                   Hermes Agent 集成指南部署指南.md                 两种部署方式 + FAQtests/                     8 个单元测试（pytest）

🧪 测试

bash
python -m pip install pytestpython -m pytest tests/ -q      # 8 passed

测试为 pytest 风格（裸 assert + setup_method 夹具），不兼容 unittest discover，请用 pytest 运行。 夹具名必须是 setup_method —— pytest 8 已移除旧的 setup 约定，写成 setup 在 CI 上会集体报 AttributeError（本地老版本 pytest 却照过，是个只在 CI 才暴露的坑）。

📄 License

MIT — 自由使用、修改、分发。

👤 作者

合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。

如果这个引擎帮你的 AI 真正"记住"了什么，给个 ⭐ 就是最好的反馈。

记忆不是越多越好，而是越「活」越好。

來源：README.md，提交 583cb4c

工具

0
工具後設資料尚未被收錄。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Oct 6, 2026