• [02/09/2026] 🚀 Bộ nhớ xuyên phiên khả dụng - Vượt trội hơn Claude-Mem 64%! SimpleMem hiện hỗ trợ bộ nhớ liên tục qua các cuộc hội thoại. Trong benchmark LoCoMo, SimpleMem đạt cải thiện 64% so với Claude-Mem. Các agent của bạn giờ có thể tự động nhớ lại ngữ cảnh, quyết định và kiến thức từ các phiên trước. Tài liệu Cross-Session →
• [01/20/2026] SimpleMem đã có trên PyPI! 📦 Cài đặt trực tiếp với pip install simplemem. Xem Hướng Dẫn Sử Dụng →
• [01/18/2026] SimpleMem hỗ trợ Claude Skills! 🚀
• [01/14/2026] Máy chủ MCP SimpleMem đã hoạt động và mã nguồn mở! 🎉 Dịch vụ bộ nhớ đám mây tại mcp.simplemem.cloud. Tài liệu MCP →
• [01/05/2026] Bài báo SimpleMem được công bố trên arXiv!

---

SimpleMem là một framework bộ nhớ hiệu quả dựa trên nén ngữ nghĩa không mất mát, giải quyết thách thức cốt lõi về bộ nhớ dài hạn hiệu quả cho tác tử LLM. SimpleMem tối đa hóa mật độ thông tin và tận dụng token thông qua pipeline ba giai đoạn:

🔍 Giai đoạn 1 Nén Có Cấu Trúc Ngữ Nghĩa Chưng cất tương tác phi cấu trúc thành đơn vị bộ nhớ gọn gàng với chỉ mục đa góc nhìn

🗂️ Giai đoạn 2 Tổng Hợp Ngữ Nghĩa Trực Tuyến Tích hợp tức thì ngữ cảnh liên quan thành biểu diễn trừu tượng thống nhất để loại bỏ dư thừa

🎯 Giai đoạn 3 Lập Kế Hoạch Truy Xuất Nhận Biết Ý Định Suy luận ý định tìm kiếm để xác định phạm vi truy xuất một cách linh hoạt

---

---

git clone https://github.com/aiming-lab/SimpleMem.git
cd SimpleMem
pip install -r requirements.txt
cp config.py.example config.py

---

from main import SimpleMemSystem

system = SimpleMemSystem(clear_db=True)
system.add_dialogue("Alice", "Bob, let's meet at Starbucks tomorrow at 2pm", "2025-11-15T14:30:00")
system.add_dialogue("Bob", "Sure, I'll bring the market analysis report", "2025-11-15T14:31:00")
system.finalize()

answer = system.ask("When and where will Alice and Bob meet?")
print(answer)

---

🌐 Dịch Vụ Đám Mây: mcp.simplemem.cloud

{
  "mcpServers": {
    "simplemem": {
      "url": "https://mcp.simplemem.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

📖 Tài Liệu MCP

---

python test_locomo10.py
python test_locomo10.py --num-samples 5

---

@article{simplemem2025,
  title={SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents},
  author={Liu, Jiaqi and Su, Yaofeng and Xia, Peng and Zhou, Yiyang and Han, Siwei and  Zheng, Zeyu and Xie, Cihang and Ding, Mingyu and Yao, Huaxiu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2601.02553},
  year={2025},
  url={https://github.com/aiming-lab/SimpleMem}
}

Dự án này được cấp phép theo Giấy Phép MIT - xem tệp LICENSE.

• 🔍 Mô Hình Embedding: Qwen3-Embedding
• 🗄️ Cơ Sở Dữ Liệu Vector: LanceDB
• 📊 Benchmark: LoCoMo