# supermemory 依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，supermemory（supermemory.ai）是收錄於 AI API 的 AI 平台，每月產生 15.66萬次造訪，月流量變化量為 -1.3萬（-7.7%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 46.2%），並採用需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 Honcho（每月 13.78萬次造訪），EverMemOS（每月 2.42萬次造訪），Llongterm（每月 0 次造訪）。 為 AI Agent 提供持久記憶與持續學習的記憶引擎 ## 主要觀測資料與規格 | 指標 | 數值 | | :--- | :--- | | 工具名稱 | supermemory | | 代稱 | supermemory-1 | | Status | active | | Origin | official | | Maintenance | active | | 官方網域 | supermemory.ai | | 網站網址 | https://supermemory.ai | | 分類 | AI API, Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具, AI Agent, AI 知識管理 | | 定價模式 | 需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 156,579 | | 月流量變化 | -12,982 | | 月成長率 | -7.7% | | 主要市場 | 美國 | | 市佔率 | 46.2% | | 直接造訪 | 71,163 | | 自然搜尋造訪 | — | | 社群造訪 | — | | 推薦流量造訪 | 8,024 | | 電子郵件造訪 | 897 | | 評論分數 | 4.5 | | 收藏數 | 0 | | 支援平台 | 網站 | | 帳務平台 | | | 屬性 | 功能: 網站; 價格: 需聯絡報價 | | 標籤 | AI, LLM, 記憶 API, 上下文管理, 檢索增強生成（RAG）, 向量資料庫替代方案, 資料整合, 可擴充性, 多模態支援, 開發者工具, API, SDK, 個人化 | ## 總覽 多數 LLM 應用把記憶當作附帶功能：把聊天歷史塞進提示詞直到上下文塞滿，下一次工作階段或換一個模型就全部遺失。supermemory 把這個問題當作基礎設施來處理。它的 learner-1 模型讀取輸入材料——對話、檔案、URL、原始資料——並針對向量圖資料庫執行更新、合併、推論與遺忘操作，讓記憶保持密集、互相關聯且帶有時間維度，而不是堆成不斷膨脹的對話紀錄。 在請求時，相關記憶會以 token 形式直接注入 Agent 的上下文，因此方案與具體模型與執行框架無關。由於學習與記憶存在於模型廠商之外，同一份累積的理解會隨應用一起遷移，無論背後是 Claude、GPT 系列、Gemini 還是開源權重模型，也無論透過 SDK、外掛還是 MCP 呼叫。 該公司把這視為 Agent 基礎設施中最難的部分，並以公開數據支撐：生產流量下亞秒級回憶、每月處理約一兆 token、在 LongMemEval、LoCoMo 與 ConvoMem 上的基準表現，以及在大規模語料下與 markdown 檔案記憶的成本對比。企業能力包括 SOC 2 Type II 認證、較高檔位的 HIPAA BAA、GDPR 合規，以及從雲端到 VPC、本地資料中心與離線隔離環境的多種部署方式。 ## 價格與方案 定價分為自助方案與企業合約兩部分，因此官網採用聯絡取得報價的模式。Free、Pro 與 Max 方案涵蓋標準 PDF 解析與個人使用；Scale 和 Enterprise 則提供含 OCR、圖表與示意圖描述的高階文件解析、更高額度、SOC 2 Type II 與 HIPAA BAA 等安全承諾，以及部署到你方 VPC、資料中心或離線隔離環境的選擇。具體金額請以官網定價頁的當前費率為準。 ## 關鍵功能與能力 - **learner-1 記憶模型:** 專用模型在既有上下文上執行萃取、合併、推論與遺忘，讓記憶圖譜持續優化，而不只是不斷累積。 - **向量圖記憶庫:** 每條學習結果都與相關實體、來源與時刻建立關聯，不僅儲存內容，還保留帶有時間維度的關係圖。 - **模型、框架與 MCP 無關:** 記憶位於模型廠商之外，透過 API、SDK、外掛與 MCP 使用，上下文可跨模型與工具遷移。 - **即時上下文注入:** 相關記憶在請求時以 token 形式注入提示詞，讓 Agent 獲得貼合需求的上下文，而無需攜帶無限增長的對話紀錄。 - **企業部署與合規:** 提供 SOC 2 Type II、較高檔位的 HIPAA BAA、GDPR 合規，並支援雲端、你方 VPC、本地資料中心或離線隔離部署。 ## 主要使用情境 - **為產品加入持久使用者記憶 (AI 應用開發者):** 把記憶 API 接入聊天機器人或 Copilot，讓回訪使用者被識別、偏好得以保留，對話在既有工作階段基礎上繼續，而非從頭開始。 - **長週期任務連續性 (Agent 工程師):** 為多步驟 Agent 提供跨工具呼叫、跨模型切換與長時間任務的持久工作記憶，讓中間結論不會因上下文視窗邊界而遺失。 - **私有部署中的記憶能力 (企業平台團隊):** 當使用者資料不允許離開企業網路時，在 VPC、自有資料中心或離線隔離環境中執行記憶層。 - **帳戶與租戶上下文 (客服與業務自動化):** 讓助手隨時掌握各租戶與各帳戶的歷史，使轉接與跟進都建立在客戶已提供的全部資訊之上。 ## 優勢 - 記憶與模型廠商解耦，累積的上下文在更換模型後仍然可用 - 有充分的工程證據，包括公開基準、延遲數據與成本對比 - 多種整合方式——REST API、SDK、外掛與 MCP - 企業能力扎實：SOC 2 Type II、HIPAA BAA、GDPR 以及離線隔離部署 ## 限制 - 官網自助定價資訊較少，具體方案費用可能需要與業務溝通 - 它是基礎設施而非終端應用，看到價值前需要真實的整合投入 - 基準結果與採用數據由廠商自行發布，值得用自身業務負載驗證 ## 常見問題 ### supermemory 究竟解決什麼問題？ 它讓 Agent 擁有可持續且不斷改進的記憶。應用不再重放整段對話，而是把上下文存入 supermemory，僅檢索相關學習結果，並在請求時注入提示詞。 ### 會把我鎖定在某一家 AI 廠商嗎？ 不會。學習與記憶存在於模型廠商之外，無論呼叫的是 Claude、GPT 系列、Gemini 還是開源權重模型，記憶都隨你的應用而行。 ### 記憶如何儲存？ 萃取出的學習結果寫入向量圖資料庫，每條都與相關實體、來源與時刻相連，使儲存既有互相關聯的結構，也具備時間感知。 ### 可以自託管或離線隔離執行嗎？ 官方表示可部署到你方 VPC、資料中心以及離線隔離環境，以應對資料不得離開網路的情況，並在文件中提到自託管方式。 ### supermemory 的每月流量與成長趨勢為何？ supermemory 目前每月有 15.66萬次造訪，月流量變化為 -1.3萬（成長率 -7.7%）。其主要來源市場為美國（佔比 46.2%），其中包含每月 7.12萬次直接造訪與每月 — 次自然搜尋造訪。 ### supermemory 是免費的嗎？其定價模式為何？ supermemory 採用需聯絡報價定價模式。定價分為自助方案與企業合約兩部分，因此官網採用聯絡取得報價的模式。Free、Pro 與 Max 方案涵蓋標準 PDF 解析與個人使用；Scale 和 Enterprise 則提供含 OCR、圖表與示意圖描述的高階文件解析、更高額度、SOC 2 Type II 與 HIPAA BAA 等安全承諾，以及部署到你方 VPC、資料中心或離線隔離環境的選擇。具體金額請以官網定價頁的當前費率為準。支援的帳務與結帳平台包括：未列出。 ### 2026 年最佳的 supermemory 替代方案有哪些？ 依據 OpenAITools.app 的分類流量與功能契合度，supermemory 的前五大替代方案為：1. Honcho（每月 13.78萬次造訪）; 2. EverMemOS（每月 2.42萬次造訪）; 3. Llongterm（每月 0 次造訪）; 4. HydraDB OSS（每月 2.96萬次造訪）; 5. Memoripy（每月 105 次造訪）。 ### supermemory 支援哪些平台與核心 AI 能力？ supermemory 分類於 AI API, Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具, AI Agent，支援以下平台：網站，其核心能力標籤包括：AI, LLM, 記憶 API, 上下文管理, 檢索增強生成（RAG），向量資料庫替代方案。 ## 替代方案 | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 定價模式 | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Honcho](https://openaitools.app/tw/tool/honcho) | 137,752 | 付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/honcho-vs-supermemory-1) | | [EverMemOS](https://openaitools.app/tw/tool/evermemos) | 24,237 | 免費試用、免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/evermemos-vs-supermemory-1) | | [Llongterm](https://openaitools.app/tw/tool/llongterm) | 0 | 免費增值、付費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/llongterm-vs-supermemory-1) | | [HydraDB OSS](https://openaitools.app/tw/tool/hydradb-oss) | 29,635 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/hydradb-oss-vs-supermemory-1) | | [Memoripy](https://openaitools.app/tw/tool/memoripy) | 105 | 免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/memoripy-vs-supermemory-1) | | [Pinecone](https://openaitools.app/tw/tool/pinecone) | 286,732 | 免費增值、付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/pinecone-vs-supermemory-1) | | [Qdrant](https://openaitools.app/tw/tool/qdrant-io) | 72,992 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/qdrant-io-vs-supermemory-1) | | [Composio](https://openaitools.app/tw/tool/composio) | 2,782,603 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/composio-vs-supermemory-1) | | [Merge](https://openaitools.app/tw/tool/merge-dev) | 313,201 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/merge-dev-vs-supermemory-1) | | [Portkey](https://openaitools.app/tw/tool/portkey-ai) | 195,650 | 免費增值、付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/portkey-ai-vs-supermemory-1) | | [LiteLLM](https://openaitools.app/tw/tool/litellm) | 576,967 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/litellm-vs-supermemory-1) | | [Shaped](https://openaitools.app/tw/tool/shaped) | 11,871 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/shaped-vs-supermemory-1) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/tool/supermemory-1