开源框架 LycheeMem 亮相：赋予 LLM Agent 长期记忆，Token 成本直降 71%

针对当下 LLM Agent 在复杂多轮场景中普遍存在的“记忆遗忘”痛点，全新的开源长期记忆框架 LycheeMem 正式发布。该框架致力于解决 Agent 在多任务、多会话中的上下文保持能力，同时将部署门槛降至最低。技术实现上，LycheeMem 采用 SQLite 结合 LanceDB 的紧凑语义记忆方案，并已实现对 LangGraph、HTTP MCP 及 OpenClaw 等主流生态的支持。实测数据显示，该框架不仅使评测分数提升约 6%，更将 Token 消耗与 API 成本分别大幅削减 71% 和 55%，为构建高效、低成本的智能体应用提供了强有力的基础设施支持。