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NylonME 文档

从预编译二进制到源码构建，从 MCP 配置到 gRPC 守护进程，五分钟跑起你的第一条长期记忆。

项目概览

NylonME 是面向 AI Agent 的单机记忆引擎。它把一条记忆建模为多股“丝” （事实、情感、时序、关系、置信、频次）的编织体，记忆节点之间以加权边构成网状图，而不是层级树。

检索不是 top-k 相似度匹配，而是情境共振：从种子节点出发，按关联强度 × 情境匹配 × 实时张力在图上扩散激活，并受全局激活预算约束。不使用的记忆会沿张力遗忘曲线自然沉降。

84.6%LoCoMo recall@10

3MCP 工具

7Rust crate

Apache 2.0开源许可证

MCP 两分钟接入

nylon-engine mcp 以 stdio 方式讲 Model Context Protocol，引擎内嵌在进程里，不需要守护进程、不开端口，数据自动落到 ~/.nylonme/data。Claude Code、Cursor、 Codex、VS Code Copilot 等所有 MCP 客户端通用。

json

{
  "mcpServers": {
    "nylonme": {
      "command": "/path/to/nylon-engine",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "NYLON_OWNER": "my-project" }
    }
  }
}

Codex 配置

toml

[mcp_servers.nylonme]
command = "/path/to/nylon-engine"
args = ["mcp"]

[mcp_servers.nylonme.env]
NYLON_OWNER = "my-project"

接入后 Agent 会获得三个工具：memory_weave、memory_resonate、memory_get。

运行引擎

预编译二进制可直接从 GitHub Releases 下载，也可以从源码构建：

bash

git clone https://github.com/nylon-memory/NylonME.git
cd NylonME/engine
cargo build --release -p nylon-engine --example nylon_cli

bash

# 最小运行（内存嵌入关闭，LLM 关闭）
NYLON_DATA_DIR=./data ./nylon-engine serve 0.0.0.0:50051

# 推荐：接入 ollama 嵌入模型，启用语义召回
ollama pull bge-m3
NYLON_DATA_DIR=./data \
NYLON_EMBED_URL=http://localhost:11434 \
NYLON_EMBED_MODEL=bge-m3 \
NYLON_EMBED_DIMS=1024 \
./nylon-engine serve 0.0.0.0:50051

# 可选：接入理解层，做 session 级事实编织
NYLON_LLM_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
NYLON_LLM_MODEL=deepseek-v4-flash \
NYLON_LLM_API_KEY=<your-key> \
NYLON_LLM_THINKING_OFF=1 \
./nylon-engine serve 0.0.0.0:50051

CLI 快速开始

--owner 用来隔离记忆命名空间，--tenant 默认是 codex。

bash

export NYLON_SERVER=http://127.0.0.1:50051

# 写入第一条记忆
./nylon_cli weave --owner alice --task travel \
  --fact "Alice prefers window seats on business trips"
# -> NODE_ID=0

# 召回相关记忆
./nylon_cli resonate --owner alice \
  --query "flight seat preference" --budget 5
# -> ACTIVATED=1
# -> 0  0.812  Alice prefers window seats on business trips

好的事实应当是包含名字、数字和路径的自包含句子。永远不要把密钥、密码等敏感信息写入记忆。

调参旋钮

变量	默认值	作用
`NYLON_MAX_SEEDS`	`20`	种子集大小上限（词面 + 向量双通道）
`NYLON_CAT{n}_MAX_HOPS`	`—`	按查询类型覆盖扩散深度（0 = 仅种子，不扩散）
`NYLON_RERANK_VEC`	`0`	查询向量余弦相似度混入共振排序的权重
`NYLON_TENSION_FLOOR`	`0`	排序时的张力下限（不改节点状态）
`NYLON_SEED_QUOTA`	`0`	输出中给直接命中种子的保底前排名额
`NYLON_DERIVED_EDGES`	`关`	抽象层到叶子的显式边（实测保持关闭）

仓库结构

nylon-core

记忆丝数据模型 + 张力遗忘

nylon-graph

CSR 主图 + Delta 缓冲 + 共振遍历

nylon-vector

HNSW 向量索引

nylon-embed

嵌入客户端（ollama / OpenAI 兼容）

nylon-llm

理解层：事实编织、冲突检测

nylon-storage

RocksDB 持久化（WAL + 快照，崩溃恢复）

nylon-engine

引擎入口 + gRPC 服务（tonic）

路线图

已完成：双层写入引擎、词面 + 向量混合种子、自适应联想深度、查询向量重排、HNSW、RocksDB、gRPC 服务化、LoCoMo 84.6%。
下一步：常识推理召回路径、交叉编码器 reranker、Python SDK、百万节点 profiling、论文与博客系列。

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