在当今快速发展的人工智能领域，个性化 AI 体验正成为一个热门话题。Mem0 作为一个智能记忆层，结合 MultiOn 这样的自动化浏览工具，为研究人员和开发者提供了一个强大的组合，可以显著提升研究效率和个性化体验。本文将详细介绍如何利用 Mem0 和 MultiOn 创建一个智能的研究助手，该助手能够基于用户的兴趣和背景，自动在 arXiv 上搜索并推荐相关论文。

Mem0 和 MultiOn 简介

Mem0

Mem0 是一个为大型语言模型（LLMs）设计的智能记忆层。它能够存储和检索用户相关的信息，为 AI 应用提供个性化的上下文。Mem0 的主要特点包括：

多层次记忆存储自适应个性化简单易用的 API跨平台一致性

MultiOn

MultiOn 是一个自动化浏览工具，可以模拟人类在网页上的操作。它可以根据指令执行复杂的网页任务，如搜索、点击和数据提取等。

环境配置

首先，我们需要安装必要的库并进行基本配置：

<code>%pip install mem0ai multion

import os

from mem0 import Memory

from multion.client import MultiOn

# 配置

OPENAI_API_KEY = 'sk-xxx' # 替换为你的 OpenAI API 密钥

MULTION_API_KEY = 'your-multion-key' # 替换为你的 MultiOn API 密钥

USER_ID = "deshraj"

# 设置 OpenAI API 密钥

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = OPENAI_API_KEY

# 初始化 Mem0 和 MultiOn

memory = Memory()

multion = MultiOn(api_key=MULTION_API_KEY)

这段代码设置了必要的环境变量和初始化了 Mem0 和 MultiOn 实例。

向 Mem0 添加记忆

接下来，我们需要向 Mem0 添加用户相关的信息：

# 定义用户数据

USER_DATA = """

About me

- I'm Deshraj Yadav, Co-founder and CTO at Mem0 (f.k.a Embedchain). I am broadly interested in the field of Artificial Intelligence and Machine Learning Infrastructure.

- Previously, I was Senior Autopilot Engineer at Tesla Autopilot where I led the Autopilot's AI Platform which helped the Tesla Autopilot team to track large scale training and model evaluation experiments, provide monitoring and observability into jobs and training cluster issues.

- I had built EvalAI as my masters thesis at Georgia Tech, which is an open-source platform for evaluating and comparing machine learning and artificial intelligence algorithms at scale.

- Outside of work, I am very much into cricket and play in two leagues (Cricbay and NACL) in San Francisco Bay Area.

"""

# 将用户数据添加到记忆中

memory.add(USER_DATA, user_id=USER_ID)

print("User data added to memory.")

这段代码将用户的背景信息添加到 Mem0 中，以便后续检索和使用。

检索相关记忆

当我们需要基于用户兴趣进行搜索时，可以从 Mem0 中检索相关记忆：

# 定义搜索命令并检索相关记忆

command = "Find papers on arxiv that I should read based on my interests."

relevant_memories = memory.search(command, user_id=USER_ID, limit=3)

relevant_memories_text = '\n'.join(mem['text'] for mem in relevant_memories)

print(f"Relevant memories:")

print(relevant_memories_text)

这段代码使用 Mem0 的搜索功能，基于给定的命令检索与用户兴趣相关的记忆。

使用 MultiOn 浏览 arXiv

最后，我们使用 MultiOn 来自动化 arXiv 的浏览过程：

# 创建提示并浏览 arXiv

prompt = f"{ command}\n My past memories: { relevant_memories_text}"

browse_result = multion.browse(cmd=prompt, url="https://arxiv.org/")code>

print(browse_result)

这段代码将检索到的相关记忆与搜索命令结合，创建一个提示。然后，使用 MultiOn 在 arXiv 网站上执行这个提示，自动搜索并提取相关论文信息。

结果分析