因《生化危机》系列和《第五元素》广为人知的演员米拉·乔沃维奇（Milla Jovovich），近日与工程师Ben Sigman共同推出开源AI记忆工具Mem-Palace。这款系统于2026年4月发布后，几天内便获得约7000个Github stars，在开发者社区引发广泛关注。
以“记忆宫殿”方法重构AI长期记忆
Mem-Palace的设计灵感来自古希腊演说家使用的“记忆宫殿”技巧。该工具将信息组织进数字化的Wings、Rooms、Halls和Drawers结构中，试图解决当前大语言模型在会话结束后上下文丢失、文件检索不稳定的问题。根据报道，乔沃维奇是在长期使用AI处理个人项目、却反复遭遇文件调用不准确后，提出了这一架构思路，而Ben Sigman负责具体实现与调优。
该系统强调所有数据本地存储、逐字保留、不做摘要压缩，以减少信息损失。Mem-Palace基于Python 3.9及以上版本运行，安装后不需要互联网连接、API密钥或云服务，适配Claude、ChatGPT、Gemini、Llama、Mistral等文本类大模型。
性能数据亮眼，但部分成绩存在补充说明
按照项目方披露的3.0.0版本基准测试，Mem-Palace在LongMemEval R@5上达到96.6%；若加入轻量级Haiku rerank，成绩可达到100%。作为对比，付费竞品Mem0和Zep约为85%。此外，报道提到，仅“宫殿式”结构本身，就能比平面存储带来34%的检索提升；四层记忆栈在启动时仅加载相关上下文，将唤醒所需token控制在约170 tokens。
不过，围绕这一成绩，Ben Sigman在X平台相关帖文下也出现了社区注释。注释称，所谓100%的LongMemEval分数，建立在对3个失败问题进行定向修复以及LLM reranking之上，而保留集成绩为98.4%；另一项LoCoMo测试中的100%分数，也与较高top-k及reranking设置有关。由此来看，Mem-Palace的表现依然强劲，但部分“满分”结果应结合测试条件理解。
支持MCP集成，面向AI代理开发者
功能层面，Mem-Palace还加入了AAAK Compression无损压缩方言，报道称其可将数据压缩至原体积的30倍效率，同时仍保持文本模型可读性。系统还集成基于SQLite和ChromaDB的Temporal Knowledge Graph，用于追踪实体关系及其有效时间窗口，让事实可以随着时间失效或被修正。
对于开发者而言，项目还提供了Model Context Protocol（MCP）集成，覆盖19种工具，并支持Claude Code内自动保存等能力。这意味着Mem-Palace不仅是个人AI记忆层工具，也在朝AI agent开发基础设施方向延展。
开源发布后迅速走红
目前，Mem-Palace采用MIT许可证开源，可通过pip install mem-palace安装。Github仓库所有者显示为乔沃维奇本人用户名。过去48小时内，该项目在Hacker News、Reddit的r/ContextEngineering、LinkedIn和X平台持续发酵。讨论焦点一方面在于，一位好莱坞演员竟然推出了可运行的开源开发工具；另一方面，也有部分声音对其实际贡献程度表示怀疑。
截至2026年4月7日，Mem-Palace仍在持续更新中，近期新增内容包括叙事式宫殿浏览和更完整的基准测试文档。无论争议如何，这一项目已在AI开发工具领域获得了不小关注。