MemPalace是一個由米拉·喬沃維奇於2026年4月在GitHub上開源的AI記憶系統。她在使用AI對話後發現現有系統可能導致記憶丟失，遂與Ben Sigman用Claude Code開發了此項目。該系統借鑑古希臘記憶宮殿術，將記憶組織成“翅膀、大廳、房間、壁櫥、抽屜、隧道”等層級的可導航空間結構。它採用AAAK無損壓縮技術，能將1000個英文token壓縮至約120個，實現約30倍壓縮效率，且LLM無需解碼器即可直接讀取，並包含矛盾檢測、時間有效性知識圖譜等功能。在行業標準基準測試LongMemEval中，MemPalace取得了較高的成績，同時在ConvoMem和LoCoMo等測試中也表現出色。該系統純本地運行，基於SQLite和ChromaDB，無需API密鑰與雲端依賴，數據完全留在用戶設備上。項目採用MIT開源許可。
基本介紹
- 開發時間：2026年
- 開發者：米拉·喬沃維奇、本·西格曼
- 開源許可：MIT
- 資料庫：SQLite、ChromaDB
- 系統名：MemPalace
- 運行方式：純本地運行
研發背景,發展歷程,核心技術,運營模式,核心團隊,重要事件,
研發背景
有用戶反饋，在使用AI對話後，部分決策和思考內容因現有記憶系統的設計而未被保存。現有AI記憶系統通常由模型自行判斷信息的留存價值，這一機制引發了一些關於記憶如何更有效保留與檢索的討論。相關討論是MemPalace系統開發的背景之一。
發展歷程
米拉·喬沃維奇因不滿現有AI記憶系統自行決定記憶內容，導致其數月積累的決策和思考記錄丟失，希望AI能更有機地保留和檢索記憶。2026年，米拉與朋友本·西格曼及團隊共同開發了MemPalace，主要使用Claude Code作為開發工具，歷時數月完成。
MemPalace項目於2026年4月在GitHub平台開源上線，倉庫名為“milla-jovovich/mempalace”。
核心技術
MemPalace借鑑古希臘記憶宮殿術，將記憶組織成可導航的空間結構，包括“翅膀、大廳、房間”等層級，形成類似人類記憶的直觀架構。系統採用AAAK無損壓縮技術，能將1000個英文token壓縮至約120個，實現約30倍壓縮效率，且LLM無需解碼器即可直接讀取。
MemPalace在行業標準基準測試LongMemEval上獲得100%成績，同時在ConvoMem和LoCoMo等測試中也表現出色。該系統純本地運行，基於SQLite和ChromaDB構建，無需API密鑰、無雲端依賴、無訂閱費用，數據完全保留在用戶設備上。
運營模式
MemPalace項目採用MIT開源許可證發布。該項目不收取任何訂閱費用。系統設計為純本地運行，所有用戶數據完全保留在本地設備上，無需聯網，保障了隱私安全。
核心團隊
MemPalace項目由好萊塢知名演員米拉·喬沃維奇主導發起。她與朋友本·西格曼合作，共同開發了該系統。
重要事件
好萊塢知名演員米拉·喬沃維奇於2026年4月在GitHub上開源了名為MemPalace的AI記憶系統，倉庫地址為milla-jovovich/mempalace。項目上線後迅速獲得了AI開源社區的廣泛關注。MemPalace在行業標準基準測試LongMemEval上取得了100%的成績，成為首個滿分系統。
