Memknow 是一个基于 Feishu（飞书）的长期记忆 AI Agent 平台。每个业务场景对应一个飞书应用和一个独立的 Claude Code workspace。用户在飞书发送消息，框架自动路由至对应的 workspace，Claude 处理后将结果卡片回复至飞书。跨 session 的对话历史和总结自动存储到 SQLite，下次用户输入时自动检索并注入 prompt，实现真正的长期记忆。

⚠️ 前提条件：本项目需要一台已安装并登录 Claude Code 的机器。框架是 Claude Code 的调度器与飞书桥接层，不能替代 Claude Code 本身。

快速开始

前置要求

Claude Code 已安装并登录
Go 1.24+
飞书企业账号（已创建企业自建应用并开启 WS 模式）

安装并运行

git clone https://github.com/ashwinyue/Memknow.git
cd Memknow
go mod download
go build -o server ./cmd/server

cp config.yaml.template config.yaml
# 编辑 config.yaml，填写飞书凭证和 workspace 路径
./server

后台守护进程运行：

make build
make daemon-install   # Linux / macOS 开机自启
make daemon-status

详细部署说明请参阅 docs/quickstart.md。

如果你想先快速理解系统是如何工作的，可直接打开文档首页：

docs/

为什么选择 Memknow？

长期记忆：跨 session 共享记忆，自动检索历史摘要并注入 prompt，bot 越用越懂你。
多应用隔离：同一套代码支撑多个完全隔离的 AI Agent 场景，每个应用拥有独立 workspace 和记忆。
零公网部署：通过飞书 WebSocket 长连接接入，无需公网 IP，企业内网直接部署。
完整的 Agent 能力：Claude Code 的读写文件、执行命令、调用 API 等能力与飞书完整集成。
自然语言调度：定时任务和心跳均可通过自然语言创建和管理，内置调度器直接执行。

特性

核心

多应用隔离：每个飞书应用对应独立 workspace，session 按 chat/heartbeat/schedule 目录隔离，并发安全。
自动上下文注入：每次对话前自动检索已归档 session 的摘要和历史消息，注入 prompt，实现跨 session 连续记忆。
智能会话管理：单聊 / 群聊 / 话题群全支持，自动维护 Claude context，/new 开启新会话，空闲超时自动归档并生成摘要。
文件锁安全：跨 session 共享记忆通过 flock 文件锁保障并发安全。

Agent 能力

Claude Code 全能力：Read / Edit / Write / Bash / WebFetch 等工具直接可用；workspace 还内置了本地 bin/web-search 搜索入口，优先走 Tavily，未配置时自动降级到 DuckDuckGo。
附件支持：图片、文件自动下载至 session 目录；纯附件消息智能缓存，等待用户说明意图后合并处理。
定时任务：对话式创建 schedule，内置 gocron 调度器直接执行，无需手写 YAML。
内置心跳：heartbeat 由框架内置调度器管理，按 config.yaml 周期触发，自动读取 HEARTBEAT.md 执行自省任务。
Skill 按需加载：系统 prompt 只注入紧凑索引，需要时通过 Read 读取完整 skill 内容，避免 prompt 膨胀。

管理

YAML 配置：基于 Viper 的单文件配置，支持多应用、白名单、模型覆盖、工具权限最小化原则。
轻量运行时：Go + SQLite WAL，CGO-free，单机零依赖，边缘设备亦可运行。
事件记录：结构化记录具体事件（cases），支持按时间检索历史案例。

架构

flowchart TB
    subgraph Clients [" 客户端 "]
        FEISHU["Feishu / 飞书"]
    end

    FEISHU -->|WebSocket| Router

    subgraph Server [" Memknow 服务端 · Go "]
        Router["消息路由器"]
        Manager["Session Manager"]
        Worker["Session Worker<br/>按 channel_key 串行队列"]
        Retriever["Context Layer<br/>历史摘要检索注入"]
        Executor["Claude Executor"]

        Router --> Manager --> Worker --> Retriever --> Executor
    end

    subgraph Claude [" Claude Code CLI "]
        CLI["claude --resume<br/>stream-json 输出"]
    end

    subgraph Storage [" 本地存储 · SQLite / 文件系统 "]
        DB[("SQLite WAL<br/>session / message / task")]
        WS["workspaces/<app-id>/<br/>memory / skills / sessions"]
    end

    Executor -->|spawn| CLI
    Server --> DB
    Server --> WS

channel_key 格式

飞书渠道	channel_key 格式	支持 /new
单聊（P2P）	`p2p:{chat_id}:{app_id}`	✅
群聊	`group:{chat_id}:{app_id}`	✅
话题群	`thread:{chat_id}:{thread_id}:{app_id}`	❌

项目结构

Memknow/
├── cmd/server/main.go          # 服务入口
├── internal/
│   ├── config/                 # YAML 配置
│   ├── model/                  # GORM 数据模型
│   ├── db/                     # SQLite WAL
│   ├── claude/                 # 子进程调用 claude CLI
│   ├── feishu/                 # WS 接收 + 卡片发送
│   ├── session/                # Worker 队列 + 记忆检索 + 搜索
│   ├── schedule/               # 内置定时任务调度
│   ├── heartbeat/              # 内置心跳调度
│   ├── cleanup/                # 附件清理
│   └── workspace/              # Workspace 初始化
├── internal/workspace/template/# 默认模板（内嵌到二进制）
├── workspaces/                 # 运行时 workspace（.gitignored）
├── docs/                       # 文档
├── config.yaml.template        # 配置模板
├── Makefile                    # 常用命令封装
└── go.mod

本地搜索入口

每个 workspace 初始化时都会生成：

bin/web-search：bot 可直接调用的统一搜索命令
.search.json：由 config.yaml 派生出的运行时搜索配置

默认行为：

配置了 web_search.tavily_api_key 时优先使用 Tavily
未配置或 Tavily 失败时自动降级到 DuckDuckGo
返回统一 JSON，便于 bot 继续读取和处理

开发

go build ./...
go test ./...
go vet ./...
gofmt -w .

更多文档请参阅 docs/ 目录。

许可证

MIT License

Memknow

README