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Agentmemory

Agentmemory

为Claude Code、Codex等AI编程代理提供持久化记忆，减少上下文重复，提升开发效率的开源工具。

Maker 说

嘿Product Hunt 👋

我做AgentMemory是因为编码智能体还有一个令人头疼的限制：它们会在会话之间忘记。

你解释过一次系统架构，
排查过一次生产问题，
决定过一个库或模式，

然后下一个会话又得从零开始。

AgentMemory为AI编码智能体提供跨会话的持久记忆，这样它们就能基于已经学到的关于你代码库的知识继续构建。它会自动捕获智能体的行为，压缩成结构化记忆，用混合搜索建立索引，然后把相关上下文注入到未来的会话中。

它兼容Claude Code、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、Windsurf、Kilo Code、OpenCode、Cline、Roo、Goose、Aider、Hermes、OpenClaw，以及几乎所有支持MCP或REST的智能体。

从第一天起，我就希望它：
100%开源
免费本地运行
无需外部数据库
支持MCP、REST和简单hook
为真实编码工作流设计，而不是玩具级的“聊天历史”记忆
在基准测试中，AgentMemory在LongMemEval-S检索套件上达到了95.2%的R@5和98.6%的R@10（BM25+向量搜索），同时上下文用量减少了约92%。

快速开始：

运行：npx @agentmemory/agentmemory
打开：http://localhost:3113
或者试Demo：npx @agentmemory/agentmemory demo
如果你每天都在用编码智能体，这个工具就是为那个“等等，我昨天已经解释过这个了”的瞬间准备的。

期待来自开发者、重度智能体用户和开源维护者的反馈。

GitHub: https://github.com/rohitg00/agentmemory

热门评论

PH 用户
做得好，团队！你们是怎么检测存储的记忆与当前代码状态矛盾的，还是说修剪仍然是手动的？
PH 用户
为编程智能体提供持久记忆，这个问题比听起来难得多。你不只是在存储对话历史，而是在存储代码库上下文、做出的决策、建立的模式。那个基准测试的声明是我最想深挖的。写入快的记忆如果检索时噪声太大就没用。重构之后，代码上下文已经过时了，它怎么处理？
PH 用户
恭喜上线。

两个问题：

这会不会导致 token 用量增加？因为智能体需要到处查看并搜索新聊天？记忆只在 CLI 智能体中持久，还是在桌面应用（比如 Codex、Claude、Cursor）里也持久？
PH 用户
很有意思，它能捡起过去的会话记录，还是说只有在我接入之后才开始？另外，有没有办法不用 agentic 数据库，而用 postgres？

增长数据真不错！我打算在我当前的项目里试试，看看能不能减少幻觉。我喜欢那个图谱视图，能一目了然看到发生了什么。

就想问一下，这个做了多久？数据库那部分很有意思，我觉得在其他很多方向也很有潜力。祝好运！
PH 用户
干得好 @rohit_ghumare，我想知道你们打算采用什么样的商业模式？看起来一切都是免费开源的。只是想问问，你这是打算当个业余项目做，还是认真把它做起来，或者别的打算？
PH 用户
很棒的项目。已经在本地和Claude Code一起用过了，开发者体验非常好。底层架构用的是iii，扩展性很强，效率极高，绝对是目前最好的memory解决方案。
热门产品fmerian2026-05-16原文

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