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AI 助手长期记忆工具

Agentmemory

Agentmemory 是面向 AI 助手的记忆工具，可保存项目事实和工作过程中的观察记录，并在后续对话中检索相关内容，减少跨会话使用时反复交代背景的麻烦。

获取资源
Agentmemory

资源介绍

Agentmemory 为需要持续处理同一项目的 AI 助手提供记忆能力。用户可以保存项目约定、决策等信息；接入工作流程后，也可以将操作过程中的观察记录存入记忆。后续遇到相关问题时，助手可按项目检索已有内容，或在设定的上下文预算内取回记忆，减少重复说明背景。它适合用 AI 助手参与长期开发、反复处理同一项目任务的用户。服务可在本地运行，也提供容器及托管平台部署方式；不配置模型或嵌入服务密钥时，仍可使用关键词检索。自动压缩和向助手提示注入记忆默认关闭，需要按需启用。

MCP 能力

保存项目记忆

保存带有项目、标题和正文的记忆，供后续任务查询。

检索相关内容

按项目和问题搜索记忆；未配置嵌入服务密钥时，可使用 BM25 关键词检索。

记录工作观察

接收工作流程产生的观察记录，将过程信息纳入后续可检索的记忆。

按预算取回上下文

可为会话设定上下文预算，取回相关记忆供助手使用。

删除指定记忆

可通过记忆 ID 删除不再需要保留的内容。

资源配置

支持客户端

Claude DesktopClaude CodeCursorCodex

安装方式

NPXDockerNPM

配置方式

环境变量GUI命令行

运行环境

Node.jsDocker本地系统远程Server

安装与配置

  1. 在本地运行 agentmemory 服务，或选择提供的部署模板将服务部署到自己的环境。

  2. 将服务接入所用客户端；远程部署时，把首次启动生成的访问密钥配置到客户端。

  3. 保存项目事实或接收工作观察记录，再按项目搜索记忆；如需将记忆自动加入助手提示，单独启用上下文注入。

使用案例

延续项目约定

使用场景开发者隔几天继续同一项目，不想再次向 AI 助手解释此前的技术决策。

将项目约定保存为记忆；再次讨论相关问题时，按项目检索这些内容，帮助助手获得先前背景。

查找此前的工作记录

使用场景开发者需要回顾前几次任务中记录的观察信息。

接收工作过程中的观察记录，并在后续任务中搜索相关记忆，找回可用线索。

包含内容

agentmemory-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-Apache-2.0.txt
SHA256.txt

常见问题

不配置模型 API 密钥，还能搜索记忆吗？
可以。未配置模型或嵌入服务密钥时，agentmemory 可使用 BM25 关键词检索；由模型支持的压缩及结合向量的检索需要另行配置相应服务。
保存的记忆会默认自动加入助手提示吗？
不会。上下文注入默认关闭；需要将检索到的记忆加入助手提示时，可启用 AGENTMEMORY_INJECT_CONTEXT=true。
远程部署后，客户端如何访问服务？
提供的部署模板在首次启动时生成访问密钥，供操作者从部署日志获取。客户端进行需认证的请求时，应发送 Authorization: Bearer 。