你大概已經在 X 或 Instagram 上看到了： Milla Jovovich，在 GitHub 上開源了一套 AI 記憶系統。不是掛名，是她的 GitHub 帳號（milla-jovovich/mempalace），MIT 授權，任何人都可以用。
2026 年 4 月 5 日上線，48 小時內衝到 7,000 顆星。寫這篇文章的時候已經超過 15,000 顆。Ben Sigman 在 X 上宣佈的當天就破了 150 萬次曝光。
先不管名人效應，這個專案到底在做什麼？宣稱的數字可不可信？對實際用 AI 工作的人來說有沒有意義？
milla-jovovichMilla Jovovich 為什麼會去寫程式
故事的起點其實蠻好理解的。Jovovich 從 2025 年下半年開始密集使用 ChatGPT 和 Claude，累積了幾千則對話：商業決策、創意發想、除錯紀錄。然後她發現一件讓人抓狂的事——每次開新對話，AI 什麼都不記得。
她試了 Mem0 和 Zep 這些現有的記憶工具，但這些工具的做法是讓 AI 決定哪些值得記，哪些丟掉。結果就是她最需要的推理脈絡，恰好是被丟掉的那些。
她找了 Ben Sigman（Bitcoin 借貸平台 Libre Labs 的 CEO）合作，花了好幾個月用 Claude Code 把這個專案寫出來。Jovovich 負責架構設計，Sigman 負責工程實作。
有人覺得這是行銷操作，也有人覺得一個好萊塢女星真的參與技術架構設計很難讓人信服。不過從 Instagram 的影片和 GitHub 的提交紀錄來看，她確實有參與。至於參與的深度，外人很難完全確認。
MemPalace 的核心概念：全存、再找
大部分 AI 記憶系統的做法是「讓 AI 挑重點存」。Mem0 會擷取「使用者偏好 Postgres」這種摘要，但你當初解釋為什麼選 Postgres 的那段對話就不見了。
MemPalace 反過來：全部存下來，然後靠結構讓你找得到。
它借用了古希臘的「記憶宮殿」（method of loci）概念。演說家會在腦中建一棟建築，把要記的東西放在不同房間，靠著走過建築的路徑來回憶。MemPalace 把這個隱喻變成資料結構：
Wing（翼）：最上層的分類。一個專案、一個人、或一個主題就是一個 wing。
Hall（廳）：記憶類型的走廊——事實、事件、建議、情感脈絡。每個 wing 都有相同的 hall 結構。
Room（房間）：具體的主題。比方說一個專案的 wing 底下，可能有 auth、billing、deployment 這些 room。
Closet 和 Drawer（衣櫃和抽屜）：實際存記憶的地方。Drawer 存原始對話全文，Closet 存壓縮後的版本。
當不同 wing 底下出現同名的 room，系統會建立「隧道」（tunnel），把跨領域的同一主題串起來。
技術上，底層用的是 ChromaDB 做向量搜尋、SQLite 做知識圖譜。全部跑在本地端，不需要任何 API key，不需要付費，資料不會離開你的電腦。安裝只需要 pip install mempalace。
AAAK 壓縮語言：有意思但有問題
MemPalace 自創了一種叫 AAAK 的壓縮格式。基本上是極度縮寫的英文，任何 LLM 不需要特殊解碼器就能讀。團隊宣稱達到 30 倍壓縮且「無損」。
但這個「無損」的說法有問題。獨立分析發現，AAAK 模式下 LongMemEval 的成績從 96.6% 掉到 84.2%，差了 12.4 個百分點。另外，token 計算用的是 len(text)//3 這種粗糙的估算，不是真正的 tokenizer。團隊後來也在 README 承認了這個錯誤。
壓縮在大量重複實體的場景下可能有用，但小規模使用時，壓縮後的 token 數甚至比原文還多。
基準測試：96.6% 到底代表什麼
這是最有爭議的部分。
MemPalace 宣稱在 LongMemEval 上拿到 96.6%（raw 模式，零 API 呼叫），加上 Haiku rerank 後達到 100%。對比之下，Mem0 和 Zep 大約在 85% 左右。
聽起來很厲害。但拆開來看：
96.6% 測的是什麼？ 這個分數來自「raw verbatim mode」——把未壓縮的原始對話丟進 ChromaDB，用標準的最近鄰搜尋。宮殿結構（wing、room、hall）完全沒有參與這個測試。換句話說，這個分數測的是 ChromaDB 的預設嵌入模型效能，不是 MemPalace 本身。
100% 的問題更大。 X 上的 Community Note 直接指出：100% 的 LongMemEval 分數是針對 3 個失敗問題做了修正後加上 LLM reranking 得到的，保留測試集的分數是 98.4%。LoCoMo 測試用了 top_k=50，但每個對話最多只有 19-32 個 session——等於把所有 session 都撈出來，讓 Claude Sonnet 做閱讀理解，繞過了向量檢索。
基準測試只做了檢索，沒有生成答案。 LongMemEval runner 對每個問題只做 recall@5 的檢查（前 5 個結果有沒有包含正確的 session ID），沒有實際讀取內容、生成回答、讓 judge 評分。
Penfield Labs 的獨立分析寫得很直白：「1.5 百萬曝光和 5,400 顆星的差異，不是工程造成的。」
不過要說句公道話： 96.6% 的 raw score 在零 API 成本的條件下，確實是目前公開結果中最高的。而且團隊在自己的 BENCHMARKS.md 裡（超過 5,000 字）其實很誠實地揭露了方法論的限制。問題出在發布的行銷訊息把這些注意事項全拿掉了。
34% 檢索改善：真實但普通
團隊宣稱宮殿結構帶來 34% 的檢索改善（從全域搜尋的 60.9% → wing+room 過濾的 94.8%）。
獨立分析指出，這其實就是 metadata filtering——在任何向量資料庫裡都是標準操作。把搜尋範圍從「所有東西」縮小到「特定專案的特定主題」，當然會更準。不是什麼新技術，但對於從來沒用過 metadata filtering 的人來說，組織結構本身確實有價值。
MCP 整合：19 個工具
MemPalace 提供了 MCP server，包含 19 個工具，涵蓋五大類：宮殿讀取、搜尋、知識圖譜查詢、日記/情感記錄、系統管理。
設定方式很簡單：
claude mcp add mempalace -- python -m mempalace.mcp_server
之後 Claude 會自動呼叫 mempalace_search 來回答問題。也支援 Gemini CLI。本地端模型可以用 wake-up 指令載入大約 170 token 的關鍵上下文。
比較特別的是 PALACE_PROTOCOL 這段嵌在 status 工具輸出裡的 prompt，會指示 AI 在回答任何關於人的問題前先查 MemPalace。這是不錯的 prompt engineering 實作。
程式碼的現實面
lhl/agentic-memory 這個 GitHub repo 做了非常詳細的獨立程式碼分析，幾個發現值得注意：
整個系統只用一個 ChromaDB collection。22,000 個 drawer 的規模下還行，但 palace graph 的建立需要掃描所有 metadata（每次 1,000 筆），L1 載入也是 O(n) 複雜度。沒有寫入確認機制，MCP 的 add_drawer 直接插入，也沒有輸入消毒（有 prompt injection 的風險）。
知識圖譜是扁平的三元組查詢，不是多跳圖遍歷。Hall 在 metadata 裡存在但實際檢索時沒有被用到。AAAK 的 decode 只是字串切割，不能重建原始文字。
這些都不是致命問題——專案才上線三天、21 個 Python 檔案、2 個 runtime 依賴。但 README 裡有些功能描述和實際程式碼對不上。
那 Mem0 和 Zep 不香嗎？
Mem0 拿了 2,400 萬美元融資，月費 19 美元起。Zep 月費 25 美元起。兩者都用 LLM 來決定什麼值得記。
MemPalace 免費、本地端、全文存儲。哲學不同：Mem0 是「精選摘要」，MemPalace 是「全存再找」。
對隱私敏感的使用者，或不想為記憶功能每月付費（約新台幣 600-800 元）的人來說，MemPalace 是目前唯一認真做本地端全文記憶的開源選項。但它沒有企業支援、沒有成熟的生態系、程式碼還在非常早期的階段。
名人效應與開源社群的碰撞
MemPalace 最有意思的地方，可能不是技術本身。
Brian Roemmele（The Zero-Human Company 創辦人）在上線幾天內就把 MemPalace 部署給 79 名員工。社群在幾小時內就抓到 README 的問題——token 計算錯誤、AAAK 壓縮範例不對。團隊也很快回應了。
但同時，有人質疑 Jovovich 的實際參與程度，有人認為整個行銷手法（宣傳數字和 BENCHMARKS.md 裡的誠實揭露之間的落差）有刻意操作嫌感。
Hacker News 和 Reddit r/ContextEngineering 上的反應很兩極。有人說「這顯示好的想法比程式碼本身更有價值」，有人說「看一下 GitHub issue #29，benchmark 的方法論早就被拆穿了」。
一個台灣的 Threads 用戶評論說得不錯：「挺有趣的專案，但實測不知道怎樣。」這大概是目前最中肯的態度。
對實際工作者的意義
如果你每天密集使用 Claude 或 ChatGPT，累積了大量對話裡的決策脈絡和技術推理，MemPalace 解決的問題是真的：每次開新 session 什麼都不記得。
你要不要現在就用它？要看你的容忍度。程式碼還很早期，可能會遇到 bug，MCP 整合在某些環境下可能不太穩定。但零成本試用（只要有 Python 和 pip 就行），風險也不高。
比較務實的方式是先在一個小專案上試跑 mempalace mine，看看結構化的搜尋是不是真的比你目前的做法好。不要期待 96.6% 的 benchmark 分數就代表你的每個問題都能被完美回答——那不是同一件事。
FAQ
MemPalace 和 Claude 內建的記憶功能有什麼不同？
Claude 的內建記憶會自動擷取重點並在對話之間保留，但使用者無法控制它記什麼、丟什麼。MemPalace 存下完整的原始對話，讓你透過結構化搜尋找回任何細節。兩者可以並用——Claude 記憶處理日常偏好，MemPalace 保留深度技術脈絡。
MemPalace 真的不需要任何 API 費用嗎？
raw 模式下完全不需要。安裝依賴只有 ChromaDB 和 PyYAML，向量嵌入用 ChromaDB 預設的本地模型。如果要用 hybrid 模式的 Haiku rerank，每次查詢大約 0.001 美元（約新台幣 0.03 元），但這不是必要的。
宮殿結構真的能改善搜尋品質嗎？
可以，但原理其實就是向量資料庫的 metadata filtering。把搜尋範圍從「所有資料」縮小到「特定 wing + room」，自然會更精準。MemPalace 的貢獻是提供了自動分類的機制，而不是 metadata filtering 這個技術本身。
AAAK 壓縮安全嗎？會不會丟失重要資訊？
AAAK 模式下 LongMemEval 分數從 96.6% 掉到 84.2%，所以嚴格來說不是無損的。原始對話永遠保存在 drawer 裡，AAAK 只是用來快速載入上下文。如果精確度很重要，建議使用 raw 模式搜尋。
