v1.1.1 已正式发布Linux 安装资源已上线 大家千呼万唤的Memmy 正式支持 Linux 啦很多开发者的 AI 工作发生在终端里在本地工作站处理项目在远程开发环境中运行 Agent或在 Linux 服务器上持续执行任务。项目背景、过去的排查过程、常用偏好和已经验证过的方案会随着一次次会话逐渐积累。这次 Linux 支持将 Memmy 带到更多终端环境中。安装完成后你可以直接通过memmy进入交互式 TUI完成模型配置、发起任务并使用本地记忆能力。Memory 与 Gateway 会以当前用户的systemd --user服务运行。退出 TUI 或关闭终端后后台服务会继续保持运行下次重新执行memmy时可以继续连接已有的本地运行环境。下面我们将介绍 Linux 的安装条件、首次运行流程以及如何检查 Memory 和 Gateway 服务状态。安装条件当前 Linux 适用于以下环境Linux x64 或 arm64Node.js 22 或更高版本可用的systemd --user可以先检查 Node.js 版本node --version一行安装在终端中执行curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/memmy-agent/main/scripts/install.sh | bash该命令会下载并执行 Memmy 安装脚本。受组织安全策略约束的环境可以先审阅脚本内容再执行安装。加载到 PATH 在终端中执行source ~/.profile hash -r memmy --version首次运行安装完成后运行 Memmy。首次启动时Memmy 会引导你完成模型配置。配置完成后会直接进入 TUI可以开始发送任务、调用工具和使用记忆。后台服务如何运行首次运行后Memmy 的 Memory 与 Gateway 会作为当前用户的 systemd 服务运行memmy-memory.service负责本地记忆服务memmy-gateway.service负责 Agent Runtime 的网关服务。因此退出 TUI 或关闭当前终端不会停止这两个服务。下次重新运行memmy时可以继续连接已有的本地运行环境。检查运行状态查看 Memmy 整体状态memmy status查看 Memory 服务systemctl --user status memmy-memory.service查看 Gateway 服务systemctl --user status memmy-gateway.serviceMemmy 已支持桌面端、CLI 和 API 等入口。Linux 的加入让开发者可以在终端环境中继续使用同一份本地记忆和 Agent Runtime。✨ 如果 Linux 对你的工作有帮助希望大家可以到 Memmy GitHub 项目地址给我们点个 Star你的支持会帮助我们持续完善 Linux、记忆能力与跨 Agent 工作流 立即体验官网memmy.cnGithubgithub.com/MemTensor/memmy-agent关于 MemOSMemOS 为 AI 应用构建统一的记忆管理平台让智能系统如大脑般拥有灵活、可迁移、可共享的长期记忆和即时记忆。作为记忆张量首次提出“记忆调度”架构的 AI 记忆操作系统我们希望通过 MemOS 全面重构模型记忆资源的生命周期管理为智能系统提供高效且灵活的记忆管理能力。