agentmemory

agentmemory 是为 AI 编码智能体设计的持久化、可检索记忆层。与 Claude Code、Cursor 或 Codex 那种便签式记忆文件不同，agentmemory 把观察整理成结构化的可检索事实，存进本地 SQLite 数据库，并通过 MCP、钩子或 REST 暴露给任何智能体。项目报告 LongMemEval R@5 召回率达 95.2%，自称上下文 token 节省 92%，提供 54 个 MCP 工具和 12 个自动钩子，且无需外部数据库。仓库创建于 2026 年 2 月 25 日，目前约有 2.7 万 Star。

核心功能

• 真正的检索，而非便签：观察被压缩为结构化事实，经 SHA-256 去重、隐私过滤、向量化，并用 BM25 + 向量搜索双索引。
• 适配所有主流智能体：Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、Hermes、OpenClaw、pi、OpenCode，以及任意 MCP 客户端。
• 本地优先，零外部数据库：全部跑在 SQLite 上，不需要 Qdrant、Postgres 或外部 API Key。
• 基准领先的召回：项目公布 LongMemEval R@5 95.2%，高于 Mem0（68.5%）与 Letta/MemGPT（83.2%）。
• 54 个 MCP 工具与 12 个自动钩子：:3111 端口的记忆服务提供存储、检索、推理工具，钩子自动捕获会话上下文。
• 原生技能：npx skills add rohitg00/agentmemory -y 安装 17 个技能，让智能体知道何时该调用记忆。

适用场景

谁应该使用这个工具？

• 编码智能体用户：给 Claude Code、Codex 或 Cursor 一份跨会话的项目决策、偏好与事实记忆。
• 跑智能体的团队：让多个智能体共享同一记忆服务，所有工具看到相同上下文。
• 注重隐私的开发者：记忆留在本地 SQLite，不依赖外部数据库服务。

解决的问题

1. 重复解释上下文：智能体不再跨会话忘记项目约定和你的偏好。
2. 记忆膨胀：结构化、压缩、去重的事实取代不断变长的提示注入笔记。
3. 跨工具数据孤岛：Claude Code、Cursor、Codex 共享同一服务，上下文跟着工作走。

定价方案

agentmemory 采用 Apache-2.0 开源协议。npx @agentmemory/agentmemory 在本地免费运行交互式安装与记忆服务。仓库中没有托管版本，需要在自己机器上运行。

优势对比

1. 以基准说话：宣称的数字与 LongMemEval 召回和公开对比挂钩，而不是模糊营销。
2. 零外部依赖：不需要单独的向量数据库或 API 服务，省去开通与付费。
3. 覆盖广：一次安装即可接入主流编码智能体，记忆随工作跨工具流转。

快速开始

入门指南

1. 运行 npx @agentmemory/agentmemory。
2. 选择要接入的智能体（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode）和 LLM 供应商，或保持无密钥。
3. 它会生成配置、在 :3111 启动记忆服务，并建议全局安装以便随处使用 agentmemory。
4. 用 agentmemory demo --serve 验证召回。
5. 安装原生技能，让智能体知道何时调用记忆：npx skills add rohitg00/agentmemory -y。

常见问题

需要向量数据库吗？

不需要。索引使用 BM25 + 向量搜索，向量有本地选项，无需外部数据库。

支持哪些智能体？

Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、Hermes、OpenClaw、pi、OpenCode，以及任意 MCP 客户端，共 20 个适配器。

有托管版本吗？

项目是本地优先的，仓库中不含托管版本。

和 Mem0 相比如何？

在项目公布的基准中，agentmemory 的 LongMemEval 召回（95.2%）高于 Mem0（68.5%），且完全本地运行、无需外部数据库。

替代方案

• Letta：MemGPT 风格的有状态智能体记忆运行时，提供云选项。
• LangGraph：图结构智能体框架，适合在记忆之上做编排。
• Mem0：托管与自托管的智能体记忆，基于向量搜索。

使用技巧

1. 用自己的数据验证基准：LongMemEval 召回是有用信号，但请在自己代码库上跑一轮召回测试。
2. 接入多个智能体：当 Claude Code、Cursor、Codex 共享一个记忆服务时，价值会叠加。
3. 检查隐私过滤：在把生产数据指向它之前，确认隐私过滤设置符合你的数据处理要求。

总结

agentmemory 用一个本地、可检索的记忆解决了智能体健忘的问题，主流编码智能体都能接入。如果你厌倦了反复解释上下文、也不想为记忆基础设施付费，这是给 Claude Code、Cursor 或 Codex 加检索级记忆最快的本地方案。