- 米拉·乔沃维奇共同创建了Mem-Palace，一个开源人工智能（AI）记忆工具，到2026年4月7日时达到了约7000个GitHub星标。
- Mem-Palace在LongMemEval R@5上的得分为96.6%，超越了收费竞争对手Mem0和Zep，大约为85%。
- 本·西格曼负责了v3.0.0版本的工程，MCP集成支持Claude、ChatGPT和其他大型语言模型的19个工具。
米拉·乔沃维奇因在《第五元素》和《生化危机》系列中的角色而广为人知，在经历了数月对人工智能文件检索的挫折后，设计了该工具的核心架构。她的技术联合创始人、工程师本·西格曼负责实现和微调，以便使系统发布。
这个名为Mem-Palace的项目解决了日常AI用户非常熟悉的问题：当在像Claude、ChatGPT或双子座这样的工具中结束会话时，交谈历史会消失。Mem-Palace将所有数据本地存储，逐字记录，没有总结，且没有数据丢失。
该系统使用一种借鉴自古希腊演说家的结构来组织记忆，这些演说家通过将信息放入想象的物理空间中来记忆长篇演讲。Mem-Palace将相同的逻辑数字化，将数据分类为翼、房间、大厅和抽屉。
该工具完全在用户的机器上运行，使用Python 3.9或更高版本。安装后不需要互联网连接、API密钥或云服务。它可以与任何基于文本的大型语言模型配合使用，包括Claude、GPT、双子座、Llama和Mistral。
大约在2026年4月6日发布的3.0.0版本的性能基准显示，Mem-Palace在LongMemEval R@5上未使用API调用时得分为96.6%，使用轻量级的Haiku重新排序时得分为100%。收费竞争对手Mem0和Zep在同样的基准上得分约为85%。
然而，与本·西格曼关于乔沃维奇工具的X帖子相关的X社区注释指出：
“声称的100% LongMemEval得分使用了针对3个失败问题的有针对性的修复和LLM重新排序（保留分数：98.4%）。100% LoCoMo得分使用了超过会话计数的top-k=50重新排序（诚实的前10名无重新排序：88.9%）。”
系统的宫殿结构单独提高了检索效率，比平面存储提高了34%。四层记忆堆栈在启动时只加载相关上下文，令令牌使用保持在大约170个令牌。
Mem-Palace还包括AAAK压缩，这是一种无损方言，以原始大小的30倍压缩数据，同时保持可以被任何基于文本的LLM读取。建立在SQLite和ChromaDB上的时间知识图谱跟踪实体关系及有效期，这意味着事实可能随着时间的推移而过期或失效。
对于构建AI代理的开发者而言，乔沃维奇的Mem-Palace工具随附有在19个工具中集成的模型上下文协议，包括Claude Code中的自动保存功能。
乔沃维奇在2026年4月的Instagram和Facebook视频中描述了这个想法的起源。她表示，她花了几个月的时间精心整理文件，却发现人工智能无法可靠地检索它们。阅读关于古希腊人如何记忆演讲的内容促使她提出了一个虚拟记忆宫殿的概念。
在过去的48小时内，GitHub存储库在Hacker News、Reddit的r/ContextEngineering、Linkedin和X上开始受到关注。各个平台上的反应主要集中在惊讶于一位在职好莱坞女演员推出了一个功能齐全的开源开发工具。
该项目获得了MIT许可证，并可通过pip install mem-palace进行获取。乔沃维奇被列为该存储库的所有者，GitHub用户名为milla-jovovich。
另外，在2025年12月，乔沃维奇参与了导演塞尔吉奥·奇利的名为“人工智能会取代我们吗？！”的病毒式Instagram短视频系列。这些视频显示她与一位AI生成的演员进行面对面的试镜，以争取一部动作惊悚片中的角色，吸引了数万次播放量。
截至2026年4月7日，Mem-Palace仍在积极开发中，最近的更新增加了叙述宫殿演练和扩展的基准文档。
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