Harken 官网

Harken 图文介绍：

Harken 是给大语言模型加上“长期记忆”的开发者基础设施。通过一行 API，即可让任何 LLM 记住用户此前所有对话、文件、事件，并在下次交互时自动检索相关片段，实现“越聊越懂你”的超个性化体验。官方宣称可减少 40% 重复提问、提高 28% 任务完成率。

一、这个 AI 是干什么的？

它解决“LLM 无状态”痛点：把用户历史消息、文档、结构化数据编码成向量，写入加密记忆库；在后续请求中自动检索 Top-K 相关片段，注入系统提示，实现跨 Session 的长期记忆。开发者无需自建向量库、无需手写召回逻辑，就能拥有“私人定制级”AI 智能体。

二、核心功能 长期记忆存储：自动将对话、文件、事件向量化，按用户维度隔离。

• 语义召回：实时检索与当前输入最相关的历史片段，支持时间衰减与权重过滤。
• 记忆摘要：定期用 LLM 把冗长历史压缩成“高阶摘要”，降低 Token 消耗。
• 遗忘策略：用户可设置 TTL、敏感词黑白名单，或调用 /forget 即时删除指定记忆。
• 多平台 SDK：Python、Node、Go、Rust；OpenAI、Anthropic、Llama 2 均兼容。
• 安全与合规：AES-256 静态加密，SOC2 Type II 在审，GDPR 数据可携带与删除。
• 边缘部署：欧盟、北美、新加坡三点可选，支持私有化 VPC 部署。

三、实际使用场景

• AI 伴侣/心理咨询：用户倾诉一周后，Bot 仍能记起“上周提到被主管批评”，给出连贯建议。
• AI 导师：记住学生已学章节与错题，自动推荐下周练习，无需重复摸底。
• AI 销售助手：跨会议记录客户痛点、预算、决策人，自动生成跟进邮件。
• AI 医生助手：长期追踪患者症状变化、用药记录，问诊时自动提示异常指标。
• AI 编程 Copilot：记忆项目过往 Bug 与架构决策，新人提问时给出上下文相关解答。

四、优点 & 不足

优点

• 一行代码即可接入，5 分钟完成“记忆”开关。
• 自动摘要 + TTL，长期运行也不会撑爆上下文。
• 支持“用户级”与“会话级”双粒度记忆，灵活度高。
• 提供欧盟节点，帮助符合 GDPR 出境要求。

不足

• 仅支持文本与结构化 JSON，暂不支持图像、音频记忆。
• 语义召回 Top-K 可调参数较少，极端长尾查询可能漏检。
• 私有化版本起订 5 万美元/年，对小团队门槛偏高。
• 中文场景下召回相关性比英文低 5–8%，需额外微调。

五、与同类工具对比

六、是否免费 & 使用建议

• 免费层：10 k 次记忆写入/月，5 k 次召回/月，存储 6 个月，适合 MVP 测试。
• Pro 层：0.01 美元/次写入 + 0.001 美元/次召回，存储不限时。
• 企业层：VPC 部署 + 白标，起步 5 万美元/年，含定制嵌入模型。

使用建议

• 先用免费层跑 A/B 测试：同一 Bot 对比“开记忆 vs 关记忆”的留存率。
• 对敏感场景（医疗、心理）务必开启“关键词黑名单”，防止写入身份证、电话号码。
• 召回 Top-K 初始用 5–7，若出现“跑题”再逐步降到 3。
• 定期调用 /summarize 接口，把 90 天前记忆压缩为高阶摘要，降低 Token 费用 20–30%。
• 中文场景下，先用 bge-large-zh-v1.5 做嵌入，召回效果可提升 8%。

七、合规与安全

• 数据静态 AES-256 加密，传输 TLS 1.3，支持 SOC2 与 GDPR 删除权。
• 提供“数据不出境”选项，欧盟数据仅留在法兰克福节点。
• 通过 ISO27001 认证审核中，预计 2025 Q2 发布报告。

Harken 用“一行 API”让任何 LLM 拥有长期记忆，帮助开发者快速打造“越用越懂你”的 AI 智能体。它省去自建向量库、手写召回与摘要的全部运维成本，适合需要超个性化体验的 Companion、教育、医疗、销售等场景。如果你不想在 LangChain 上搭一堆基础设施，又希望让用户感到“TA 记得我”，Harken 是目前最轻量的商业化选择。