WAIC 07.19 午餐会 WorkShop——「汽车智能座舱记忆」操作指南

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活动介绍页： WAIC午餐会workshop 从云端Agent到端侧设备，让AI记得住、跑得快、更准确

1. 实验一：powermem 初体验

powermem 项目地址：GitHub - oceanbase/powermem: PowerMem: AI Memory Plugin— Accurate, Agile, Affordable. Make AI Agent smarter. · GitHub

前置条件 ：本机需要 Python 3.11+（python3 --version 确认）。如果还没装：macOS 用 brew install python ，Linux 用系统包管理器，Windows 从 python.org 下载安装（安装时勾选 Add to PATH ）

  1. 安装 PowerMem（Python）
    建议用虚拟环境，然后安装：
mkdir -p ~/workshop/powermem

python3 -m venv ~/workshop/powermem/.venv
source ~/workshop/powermem/.venv/bin/activate

pip install powermem

装好后执行 pmem --version ，能输出版本就行。

  1. 配置 PowerMem

在目录下 ~/workshop/powermem 新建 .env ，配置 LLM 和 Embedding（数据库二选一，默认是sqlite，如果大家已经部署好了oceanbase/seekdb，用oceanbase/seekdb效果更佳）：

  • 选择一 ：数据库用sqlite

注意:warning:：替换your_api_key_here为实际的qwen LLM 的sk(workshop 当天提供)

mkdir -p ~/workshop/powermem && cd ~/workshop/powermem
cat > .env << 'EOF'
TIMEZONE=Asia/Shanghai

DATABASE_PROVIDER=sqlite

LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_MODEL=qwen-plus

EMBEDDING_PROVIDER=qwen
EMBEDDING_API_KEY=your_api_key_here
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v4
EMBEDDING_DIMS=1024

POWERMEM_SERVER_AUTH_ENABLED=false

EOF
  • 选择二 ：数据库用oceanbase/seekdb

oceanbase 部署文档：OceanBase 社区

注意:warning:：替换your_api_key_here为实际的qwen LLM 的sk(workshop 当天提供)，替换your_*前缀的为实际的值

mkdir -p ~/workshop/powermem && cd ~/workshop/powermem
cat > .env << 'EOF'
TIMEZONE=Asia/Shanghai

DATABASE_PROVIDER=oceanbase

OCEANBASE_HOST=your_oceanbase_host
OCEANBASE_PORT=your_oceanbase_port
OCEANBASE_USER=your_oceanbase_user
OCEANBASE_PASSWORD=your_oceanbase_password
OCEANBASE_DATABASE=test
OCEANBASE_COLLECTION=memories

LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_MODEL=qwen-plus

EMBEDDING_PROVIDER=qwen
EMBEDDING_API_KEY=your_api_key_here
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v4
EMBEDDING_DIMS=1024

POWERMEM_SERVER_AUTH_ENABLED=false

EOF

然后命令行测试：

# 注意先切换目录回工作目录
cd ~/workshop/powermem

source ~/workshop/powermem/.venv/bin/activate

# Memory: add, search, list (with filters and pagination)
pmem memory add "User prefers dark mode" --user-id user123
pmem memory add "Meeting at 3pm Friday" -u user1 -a agent1 --no-infer
pmem memory search "user preferences" --user-id user123
pmem memory search "dark mode" -l 5 -t 0.3 -j
pmem memory list --user-id user123 -l 20 -o 0 --sort-by created_at --order desc
pmem memory get <请写真实的ID> --user-id user123
pmem memory update <请写真实的ID> "Updated content" -m '{"updated": true}'
pmem memory delete <请写真实的ID> --yes
pmem memory delete-all --user-id user123 --confirm

启动server端：

powermem-server --host 0.0.0.0 --port 8000

这时候启动后，同一服务提供：

  • 所有记忆操作的 RESTful API 端点
  • Dashboard ：访问 http://localhost:8000/dashboard/
  • 交互式 API 文档，访问 http://localhost:8000/docs
  • 与 SDK 相同的配置（通过 .env 文件）

2. 实验二：智能电动车座舱记忆

项目地址

git clone git@github.com:ob-labs/awesome-powermem.git

环境要求

  • Python 3.11+

  • Node.js 18+

  • 一个 OpenAI 兼容的 LLM + Embedding 服务（如 DashScope、OpenAI）及 API Key

1. 配置


git clone git@github.com:ob-labs/awesome-powermem.git

cd awesome-powermem

cp .env.example .env

# 编辑 .env：填入 LLM_API_KEY / EMBEDDING_API_KEY 和你的服务 base URL

用 OceanBase 作为向量存储，见配置说明。

2. 启动后端


make install-backend

make backend # FastAPI 运行在 http://127.0.0.1:8000，API 文档在 /docs

3. 启动前端


cd scenarios/smart-ev-cockpit/frontend

npm install

npm run dev -- --host 127.0.0.1 --port 5173

浏览器打开 http://localhost:5173。远程开发机上请转发 5173 和 8000 两个端口（开发服务器会把 /api 代理到后端）。

4. 导入演示数据

场景 5–9 需要检索历史记忆，请先填充记忆库：在页面顶部数据栏确认记忆数量（默认 1200，可配置），点击生成，再点击导入。导入过程包含真实的 LLM 抽取和向量化，需要几分钟。

之后通过 下一个 → 发送 逐幕推进，并打开证据面板查看记忆命中、车辆状态 diff、隐私脱敏和审计日志。

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