AI导哈

AI代理记忆服务

Agent Memory是一个跨AI代理共享的记忆层，用于存储和检索上下文信息，减少重复解释的token消耗，支持多种AI工具的无缝协作。

  • by nihalnihalani
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 nihalnihalani/agent-memory

使用说明


代理内存

AI代理的共享大脑

在Claude中存储上下文。在ChatGPT中回忆一下。将工作移交给Cursor。
您使用的每个AI工具都有一个存储层。



开始使用 · 特性 · 建筑 · API 参考 · 运作原理


为什么

每一次AI对话都是从零开始的。你的代理人不记得你选择了Supabase，更喜欢Tailwind，或者那个认证使用JWT。你每次都要重新解释。

那是 每天浪费10000-20000个代币 只是在重复的上下文中。从规模上讲，这相当于每月数十亿个冗余GPU周期。

[！重要] Agent Memory消除了这一点。代理记住他们已经知道的内容，将令牌使用量减少最多 60% --更少的推理，更少的能量，更少的成本。


开始使用

使用单个URL将代理内存连接到任何与MCP兼容的客户端：

https://winter-meadow-1651f.run.mcp-use.com/mcp
Claude Desktop / Claude Code 
{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "url": "https://winter-meadow-1651f.run.mcp-use.com/mcp"
    }
  }
}
ChatGPT

通过连接 Manufact MCP应用程序市场.

Cursor / VS Code / Windsurf / Cline / Roo Code / Goose / Codex

将URL粘贴到MCP服务器配置中。任何使用MCP的客户端都可以连接。

Run locally 
git clone https://github.com/nihalnihalani/agent-memory.git
cd agent-memory
npm install
npm run dev

然后连接到 http://localhost:3010/mcp 或打开 检查员.


特性

智能存储器

  • 5种存储器类型 — decision preference task snippet note
  • FTS5搜索 BM25相关性排名
  • 综合评分 --相关性、新近性、访问频率、类型优先级
  • 基于标签 具有多标签过滤的组织
  • 冲突检测 跨代理

跨代理协作

  • 通用MCP --与每个MCP兼容的客户端配合使用
  • 代理人归属 --每一段记忆都标记着它的创造者
  • 颜色编码试剂 --Claude、ChatGPT、Cursor和10+更多
  • 动态消息 --看看每个代理人做了什么，什么时候做的
  • 结构化交接 --在代理之间无缝传递工作

内联仪表板

  • 呈现内部对话 --没有单独的应用程序
  • 搜索+过滤化合物 --将文本搜索与类型过滤器相结合
  • 快速添加 --无需工具调用即可创建记忆
  • 行内编辑 --就地更新记忆
  • 暗&亮模式 --适应您的客户
  • 全屏响应 --展开以填充任何视口

代理人交接

  • 结构化工作转移 --摘要、上下文、下一步
  • 上下文继承 --对相关记忆的引用
  • 原子拾音器 --具有事务锁定的竞争条件安全
  • 一键提货 --接受来自仪表板的交接
  • 汽车简报 --新代理在提货时获得完整的上下文

备份和分析

  • 导出记忆 --JSON，按代理、类型、日期、标签进行过滤
  • 导入记忆 --从备份还原，跳过重复项
  • 内存统计 --按类型/代理、访问次数最多、FTS5运行状况计数
  • 自动清理 --活动日志（30d）和历史记录（90d）上的TTL

生产硬化

  • 速率限制 --每个代理100次操作/分钟，带滑动窗口
  • 输入验证 --密钥格式、值大小（10KB）、标签限制
  • FTS5注射保护 --去除布尔运算符和特殊字符
  • 错误恢复 --DB重试并回退，FTS5自动修复
  • 优雅关闭 --SIGINT/SIGTERM干净地关闭数据库
  • 158测试 --查询、模式、助手、边缘案例

是什么让这与众不同

代理记忆 其他
对话中的内联小部件 是 没有
跨代理内存（Claude+ChatGPT+游标） 是 有限
使用原子锁进行代理间切换 是 没有
视觉代理归因 是 没有
FTS5+综合评分（4信号排名） 是 仅关键字
带备份和还原的导出/导入 是 很少
速率限制和输入验证 是 很少
使用TTL自动清理 是 没有
零ML依赖 是 经常很重
要连接的单个URL 是 复杂的设置
158项自动化测试 是 变化多样

建筑

graph TB
    subgraph Clients["MCP Clients"]
        Claude["Claude Code"]
        ChatGPT["ChatGPT"]
        Cursor["Cursor"]
        VSCode["VS Code"]
        Others["Any MCP Client"]
    end

    subgraph Server["Agent Memory Server"]
        direction TB
        Tools["11 Tools<br/><code>remember · recall · forget · list</code><br/><code>handoff · pickup · complete</code><br/><code>export · import · stats · cleanup</code>"]
        Resources["7 Resources<br/><code>current-context · agent-activity</code><br/><code>memory://{key} · handoff-queue · changelog</code>"]
        Prompt["1 Prompt<br/><code>session-briefing</code>"]
    end

    subgraph Storage["Persistence Layer"]
        SQLite["SQLite + WAL"]
        FTS5["FTS5 Search Engine"]
    end

    subgraph Widget["Inline Widget"]
        React["React 19 Dashboard"]
    end

    Clients -->|"MCP over SSE"| Server
    Server --> Storage
    Server --> Widget

    style Clients fill:#1e1b4b,stroke:#4f46e5,color:#e0e7ff
    style Server fill:#1a1a2e,stroke:#8b5cf6,color:#e0e7ff
    style Storage fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#e0e7ff
    style Widget fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#e0e7ff

数据流

sequenceDiagram
    participant A as Agent (Claude)
    participant S as Agent Memory
    participant B as Agent (ChatGPT)

    A->>S: remember("db-choice", "PostgreSQL")
    Note over S: SQLite INSERT + FTS5 index
    S-->>A: Stored + widget updates

    B->>S: recall("database")
    Note over S: FTS5 MATCH + composite scoring
    S-->>B: "PostgreSQL" (ranked result)

    A->>S: handoff(summary, context_keys)
    Note over S: Store handoff + link memories
    B->>S: pickup(handoff_id)
    Note over S: Load context + full briefing
    S-->>B: Complete project context

API 参考

工具

工具 说明
remember 用键、值、类型、标签和上下文存储内存。处理代理更新相同密钥时的冲突。
recall 使用FTS5+BM25综合评分进行全文搜索。返回按相关性、新近度和访问模式排列的结果。
forget 通过级联清理标签和历史记录，按键删除内存。
list-memories 通过分页、类型过滤和标签过滤浏览内存
handoff 创建一个代理到代理的工作转移，包括摘要、卡住原因、下一步和上下文引用。
pickup 使用原子锁定接受挂起的切换。自动加载上下文记忆和相关决策，以获取完整的简报。
complete-handoff 将切换标记为已完成。强制所有权——只有接收切换的代理才能完成它
export-memories 使用可选过滤器将内存导出为JSON：代理、类型、标签、日期范围。
import-memories 从JSON备份中导入内存。按键验证条目并跳过重复项。
memory-stats 全面统计：按类型/代理、访问量前10名、存储大小、FTS5运行状况统计的总数。
cleanup 手动触发旧活动日志（>30天）和内存历史（>90天）的清理。

资源

URI 描述
memory://current-context 完整的项目简报：决策、偏好、最近的任务、统计数据、未决移交。 这就是节省代币的原因。
memory://agent-activity 代理动作提要——在所有代理中，谁做了什么，什么时候做的。
memory://{key} 按键查找特定内存。
memory://handoff-queue 所有未决、正在进行和最近完成的移交。
memory://changelog 记忆修改历史，包括新旧值和代理归因。

提示

名称 描述
session-briefing 全面代理入职。可选的 focus 参数，用于过滤特定主题的上下文。

运作原理

综合评分

当你 recall，Agent Memory使用四个信号对结果进行排名：

Score = (0.6 × BM25) + (0.2 × Recency) + (0.1 × Access) + (0.1 × Type)
信号 重量 为什么
BM25相关性 60% 最相关的结果优先
近期性 20% 最近的记忆表面更高
访问计数 10% 经常使用=重要
类型优先级 10% decision > preference > task > snippet > note

数据库模式

SQLite在WAL模式下使用FTS5进行全文搜索：

erDiagram
    memories ||--o{ tags : has
    memories ||--o{ memory_history : tracks
    memories }o--|| memories_fts : indexes
    activity_log }o--|| memories : references

    memories {
        int id PK
        text key UK
        text value
        text type
        text context
        text agent_id
        int access_count
        datetime created_at
        datetime updated_at
    }

    tags {
        int id PK
        int memory_id FK
        text tag
    }

    handoffs {
        int id PK
        text from_agent
        text to_agent
        text status
        text summary
        text next_steps
    }

    activity_log {
        int id PK
        text agent_id
        text action
        text target_key
        datetime created_at
    }

[！提示] 这 memory://current-context 资源会在每次对话开始时自动显示您的决定和偏好，因此代理已经拥有您的上下文，而无需您花费令牌重新解释它。


代币节省

规模 日常浪费 使用代理内存
1用户 10K-20K代币 已淘汰
1000名用户 10M-20M代币 减少约60%
1M用户 10B-20B代币 节省数十亿

保存的每个令牌都是一个不会触发的GPU周期。从规模上讲，Agent Memory是可持续人工智能的基础设施。


技术栈

层 技术
语言 TypeScript 5.9
框架 Manufact SDK （mcp使用）
数据库 SQLite通过 better-sqlite3 （WAL模式）
搜索 FTS5带BM25+波特封堵
验证 Zod 4
用户界面 React 19+顺风CSS v4
构建 快7
服务器 快递5
部署 Manufact MCP Cloud（Fly.io）

Project Structure 
agent-memory/
├── index.ts                          # Entry point — server init + module registration (70 lines)
├── src/
│   ├── db/
│   │   ├── schema.ts                 # SQLite schema + FTS5 + retry + cleanup
│   │   ├── queries.ts                # All DB operations + rate limiter + validation
│   │   ├── queries.test.ts           # 120 tests — CRUD, search, handoffs, edge cases
│   │   ├── schema.test.ts            # 17 tests — tables, FTS5, cleanup, triggers
│   │   └── seed.ts                   # Demo data (4 agents collaborating)
│   ├── tools/
│   │   ├── memory-tools.ts           # remember, recall, forget, list-memories
│   │   ├── handoff-tools.ts          # handoff, pickup, complete-handoff
│   │   ├── utility-tools.ts          # export, import, stats, cleanup
│   │   ├── helpers.ts                # Agent names + formatting
│   │   └── helpers.test.ts           # 20 tests — display names, timestamps
│   ├── resources/
│   │   └── index.ts                  # 5 resources + 2 widget resources
│   └── prompts/
│       └── index.ts                  # session-briefing prompt
├── resources/
│   └── memory-dashboard/
│       ├── widget.tsx                # Interactive dashboard (1,500+ lines)
│       ├── types.ts                  # TypeScript interfaces
│       ├── utils.ts                  # Agent colors, helpers
│       └── components/
│           ├── MemoryCard.tsx         # Memory display with agent colors
│           ├── SearchBar.tsx          # Debounced FTS5 search
│           ├── TypeFilter.tsx         # Type selector pills
│           ├── StatsBar.tsx           # Statistics bar
│           ├── ActivityFeed.tsx       # Agent timeline
│           ├── HandoffCard.tsx        # Handoff display
│           └── QuickAddForm.tsx       # Quick memory creation
├── vitest.config.ts                   # Test configuration
├── public/                            # Static assets
├── data/                              # SQLite database (runtime)
└── dist/                              # Compiled output + widget manifest
Run Tests 
npm test          # run all 158 tests
npm run test:watch # watch mode

测试包括：CRUD操作、FTS5搜索、复合评分、切换状态机、速率限制、输入验证、TTL清理和边缘情况。所有测试都使用内存中的SQLite进行快速隔离（总共约180ms）。

Deploy 
npm run build
npm run deploy

部署于 https://winter-meadow-1651f.run.mcp-use.com/mcp --可从全球任何MCP客户端访问。


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