E J Ziyad 推出 UML,为 Claude 和 ChatGPT 提供共享记忆图

该开源项目使用 MCP 和 Cloudflare 原生图谱在 AI 客户端之间传递用户拥有的事实,同时将工具调用留给各自的主机处理。

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Primary source: UML

Why it matters

UML tests whether MCP can support a user-owned memory layer independent of any model provider, giving small builders a place between dominant AI clients and their users.

UML depicted as an interconnected graph linking Claude and ChatGPT to represent the shared memory system launched by E J Ziyad.

E J Ziyad 于 7 月 31 日推出了 UML, or Universal Memory Layer,作为面向 Claude、ChatGPT、编码代理和自定义应用的共享记忆系统。其诉求很直接:对某个 AI 说一次事情,然后让所有已连接的工具检索相同的持久上下文。

公开资料通过项目的支持地址和 12ziyad GitHub account 将 Ziyad 与 UML 关联起来,该账号维护着其开源引擎。该账号显示出一个在多个项目中持续研究同一记忆问题的构建者。其公开仓库包括代理基础设施、一个文本到 Cypher 的系统,以及 GPMai,一个带有服务器端记忆图的多模型工作区。

GPMai 将记忆视为广泛 AI 工作区中的一个组成部分。UML 将该架构提取为一个专注的产品,可以位于用户与多个 AI 客户端之间。这个拆分为 Ziyad 提供了更清晰的分发下注:UML 不必说服人们采用另一个助理,而是可以连接他们已经使用的助理和编辑器。

Turning conversations into a graph

UML 不会将聊天记录直接呈现给每个连接的模型。根据 Apache 2.0 repository,UML 将对话和其它输入处理为节点、事件、关系、页面和收据。一个节点可能代表一个人、项目、技能、偏好或生活事件。更新可以覆盖早期的事实,同时在时间线上保留旧信息。

Ziyad 的设计将语言模型的提取与存储记录分离。LLM 提出一条记忆,而 UML 的后端决定写入什么。该仓库描述了一个 Cloudflare-native 架构,使用 Workers、D1、Vectorize、Workers AI,以及分配给每个用户的 Durable Object。当启用 Vectorize 时,回忆将结构化图数据与语义搜索相结合。

可视化图谱是该产品的核心。用户可以检查聚类、搜索已保存的信息,并查看显示某次写入创建、更新或拒绝了什么的收据。该界面解决了个人 AI 记忆的一个长期问题:用户往往无法看到助理已组建的资料,或将一个错误的回答追溯到某个具体的已保存事实。

UML 还表示,记忆可以来自文档、工具输出、会议记录、支持工单、应用事件和工作流状态。这使得该图谱可能作为代理的操作上下文使用,而不是仅限于聊天中收集的个人偏好档案。

MCP gives UML its opening and its main constraint

UML 通过 Model Context Protocol,或 MCP,连接 AI 客户端。用户创建一个私有连接器 URL 并将其添加到受支持的客户端。Claude Code 接收三个工具:save_memorysave_conversationrecall_memory。自定义应用可以使用 HTTP 端点来保存、回忆、检查图谱、应用收集规则和导出数据。

该架构让 Ziyad 在不控制用户工作界面的情况下提供一个记忆存储。这也意味着 UML 无法保证每个客户端都会正确使用记忆。UML 自身的文档指出,MCP 主机决定何时调用其工具。需要在每一步都捕获和检索的开发者,必须将 UML 的 API 或 SDK 集成到他们的代理运行时中。

这一限制很重要,因为共享数据库本身并不会产生共享行为。一个助理可能在任务开始时调用回忆工具,而另一个则可能只有在用户直接询问时才会调用。UML 可以标准化对上下文的访问,但主机仍然控制该上下文何时进入模型的提示中。

Ziyad 正进入一个活跃的市场。Mem0 推销用于代理的生产记忆基础设施,并表示有超过 100,000 名开发者使用其技术。Zep simplified its enterprise Memory MCP Server 在 6 月将其企业记忆 MCP Server 简化为三个工具,包括图搜索和记忆写入。Letta Code 在模型提供者之间携带代理记忆和身份,而 Supermemory 已从个人知识产品扩展到记忆和上下文基础设施。

在一篇 same-day launch post 中,UML 的构建者将该项目与应用特定的记忆层(如 Mem0 和 Zep)进行了对比。他将 UML 构建为围绕不同的所有权单位:一个人可编辑的记忆,在该人选择的 AI 产品之间共享。

这种区分是 Ziyad 的突破口。UML 以用户的图谱为设计中心,而不是以应用开发者的客户记录或单个代理的内部状态为中心。如果用户经常在 Claude、ChatGPT、Cursor 和自定义工具之间切换,独立的记忆层就成为一种可移植性的形式。

The trust layer remains unfinished

UML 表示不会出售用户数据、不投放广告、不追踪用户,也不会用用户的记忆训练模型。Ziyad 的仓库称,浏览器会话和按工具的连接令牌以哈希形式存储,令牌在创建时仅显示一次。条款警告用户保护私有连接器链接,并在 UML 不适用于敏感或受监管信息时避免使用。

代码库也显示出该版本仍处于早期。其路线图将密钥轮换、记忆编辑、删除与合并、密码重置、账户删除、改进的关系发现、导出与导入以及更丰富的审查工作流列为未来工作。其中一些项目与 UML 登陆页面上已强调的控制项重叠,包括编辑、导出和删除记忆。市场宣传体验与仓库路线图之间的差异,是将 UML 视为抢先体验系统的最明显理由。

UML 目前免费。Ziyad 表示创始用户在付费计划到来后将继续免费保留对未来 Pro 级别的访问。眼下的直接目标似乎是围绕图谱、连接器设置和记忆规则获取使用量和产品反馈。

Ziyad 的押注基于一个简单的产品边界:模型会变化,客户端会增多,用户的持久上下文应保持可移植。MCP 已使该边界在技术上可行。UML 现在必须证明,人们会将他们希望每个 AI 记住的事实托付给一个独立的服务,并且其图谱能够在用户和代理持续修订这些事实时保持其准确性。

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