GetProfile
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GetProfile 是一款開源的 LLM 代理，能讓任何 AI 代理擁有持久記憶與結構化的使用者輪廓。你把現有相容 OpenAI 的請求導向它，它會靜靜載入它對每位使用者的認識、把這些脈絡注入提示，再把一切轉送到你的模型供應商。它適合已經推出聊天機器人或助理、並希望對方能記得回訪使用者、而不是每次對話都從零開始的團隊。
關於 GetProfile
GetProfile 是什麼
GetProfile 是自架的閘道，位於你的應用程式與 LLM 供應商之間。它不讓模型去猜自己正在跟誰說話，而是為每位使用者保留一份真正的輪廓：一段簡短的自然語言摘要、帶有信賴分數的型別化特質，以及一份依重要性排序的相關記憶清單。這份輪廓存在你掌控的 PostgreSQL 資料庫裡，而不是某個供應商的黑箱中。
它解決的問題是記憶。為什麼這件事重要？多數助理在使用者結束對話的那一刻就忘了他，而把整份對話紀錄塞回脈絡視窗很快就會變得很貴。GetProfile 走的是另一條路。它只擷取真正要緊的內容，以結構化形式儲存，並在恰當的時機注入一則小小的系統訊息。
麻煩之處在於部署。GetProfile 是為開發者打造的，所以你會需要 Docker、一個 PostgreSQL 實例，以及你所使用模型的 API 金鑰。目前還沒有精美的免程式碼儀表板，託管雲端版本也仍標示為「即將推出」。如果你不自己維運基礎架構，這並不是一款點一下就上手的產品。
開始使用
- 從 GitHub 複製儲存庫，並把環境範例檔複製成
.env。 - 加入 LLM API 金鑰，接著在設定檔中指定你偏好的供應商與模型（OpenAI、Anthropic、OpenRouter 或任何相容 OpenAI 的端點）。
- 用 Docker Compose 一起啟動代理與 PostgreSQL，閘道會在 localhost 的 3100 連接埠上線。
- 把你的 OpenAI SDK 指向該基礎網址，並加入必要的標頭：你的 GetProfile 金鑰、使用者識別碼，以及你的上游供應商金鑰。
- 送出一般的聊天請求。GetProfile 會載入輪廓、注入內容、轉送呼叫，並在背景更新輪廓。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 後端與 AI 工程師：任何已經在呼叫相容 OpenAI API 的人，只要改一個基礎網址與三個標頭就能加上記憶。需要 Docker 與一個 PostgreSQL 實例。
- 新創產品團隊：正在打造聊天機器人或助理、且需要跨對話記住使用者偏好，又不想付費給託管記憶服務的小型團隊。
- 重視隱私的開發者：需要讓使用者資料留在自家伺服器上的團隊，因為輪廓存在他們自己擁有的資料庫裡，程式碼也以 Apache 2.0 開源。
任務
- 為聊天助理加上長期記憶：GetProfile 會自動擷取特質與記憶，因此應用程式能記得使用者上週說過什麼，而不必重播整段對話。
- 大規模個人化回覆：為你的領域定義一套特質結構，之後每一則回覆都會依個別使用者的溝通風格與專業程度量身調整。
- 在本機原型化代理功能：開發者能在筆電上跑完整套代理，在碰正式環境之前先測試記憶行為。
- 取代拼湊的記憶做法：目前把摘要文字貼進系統提示的團隊，可以改用帶有信賴分數與重要性等級的結構化輪廓。
情境
- 一個支援機器人，能在多次對話之間記得客戶過去的工單與語氣偏好。
- 一款家教應用程式，追蹤學生已精通的內容並據此調整講解方式。
- 一個程式助理，在工作階段之間記得開發者的技術堆疊、慣用模式與先前決策。
- 一個內部工具，其資料落地規範禁止把使用者輪廓送往第三方記憶服務。
主要功能
直接相容 OpenAI API
GetProfile 可作為 OpenAI SDK 基礎網址的替代品。如果你的程式碼已經在呼叫 chat.completions.create，你只要換掉端點，並為使用者 ID 與上游金鑰加上標頭。不必改寫，不必加入新的用戶端程式庫，而且能與 Anthropic、OpenRouter 或任何使用 OpenAI 格式的供應商搭配。這種低摩擦的替換，正是它能在正式運作的應用程式上輕鬆試用的主因。
結構化使用者輪廓
一般記憶工具儲存的是散落的文字塊，GetProfile 則建立真正的輪廓。它會寫出一段自然語言摘要、擷取帶有信賴分數的型別化特質，並保留附有重要性等級的相關記憶。這一切都在 PostgreSQL 裡。回報是你的應用程式能查詢並推理乾淨的資料，而不是指望模型正確解讀一整段文字。
可自訂的特質結構
由你決定系統該學習使用者的哪些面向。定義哪些特質對你的應用程式重要、它們如何從互動中擷取，以及如何再注入回提示。語言學習應用程式或許會追蹤流利程度，銷售工具則追蹤成交階段與溝通風格。相同引擎，不同的個人化樣貌。
自動提示注入
針對每一次請求，GetProfile 會加入一則小小的系統訊息，內含輪廓摘要、特質與相關記憶。團隊的說法是，這麼做能避免用冗長的訊息歷史塞爆脈絡視窗。只有結構化且相關的細節會被放進去，而且你能確切看到注入了什麼，這讓行為比不透明的記憶層更容易除錯。
背景更新輪廓
回覆送出之後，GetProfile 仍持續運作。它在背景從這輪交流中擷取新的特質與記憶，因此輪廓會隨時間變得更好，卻不會拖慢使用者面對的請求。經過多次對話後，助理對每位交談對象都會有更豐富的認識。
以 Docker 自架部署
整套堆疊都在 Docker 中運行。輕量代理處理請求，PostgreSQL 保存輪廓，相依項刻意保持精簡。Docker Compose 負責擴充，而且由於沒有任何東西離開你的環境，資料始終在你掌控之下。對資料規範嚴格的團隊來說，這是關鍵因素，而不只是加分項。
Apache 2.0 開源
GetProfile 以 Apache 2.0 授權釋出，允許商業使用與修改。程式碼在 GitHub 上公開，因此你能稽核記憶如何被擷取與注入、加以分支，或為自身需求擴充特質系統。沒有供應商綁定，也沒有席位價格要談。
優缺點
優點
- 只要改一個基礎網址與三個標頭，就能為既有的 OpenAI 應用程式加上持久記憶。
- 以結構化形式儲存輪廓，包含特質、信賴分數與重要性等級，而非鬆散文字。
- 完全自架，因此使用者資料留在你自己的 PostgreSQL 資料庫裡。
- Apache 2.0 授權允許商業使用、修改與自架，且無須授權費。
- 可跨供應商運作，包括 OpenAI、Anthropic、OpenRouter，以及任何相容 OpenAI 的端點。
缺點
- 目前仍無託管選項，因為雲端服務仍標示「即將推出」，所以你必須自行運行並維護 Docker 與 PostgreSQL 環境。
- 瞄準的是已有可用 OpenAI 整合的開發者，這就排除了非技術使用者與免程式碼工作流程。
- 推出不久，因此社群尚小，官方文件之外的第三方文件也有限。
常見問題
它是一款 LLM 代理，能為 AI 代理帶來長期記憶。它載入已儲存的使用者輪廓，把相關特質與記憶以系統訊息形式注入每個提示，將請求送往你的模型供應商，之後再更新輪廓。
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