MemTensor/memmy-agent

解決する問題

Memmy は、複数の AI エージェントを使用する際のコンテキストの断片化の問題に対処します。プロジェクトの背景、好み、進捗を新しいツール（Claude Code、Cursor、DeepSeek Harness など）ごとに繰り返す代わりに、Memmy は共有された構造化メモリ層を提供し、異なるエージェントが同じユーザーを記憶し、異なるプラットフォーム間でタスクの継続性を維持できるようにします。

仕組み

Memmy は、ユーザーとさまざまな AI ツールの間に位置するローカルメモリサービスおよびエージェントランタイムとして動作します。ローカルの AI コラボレーション履歴をキャプチャし、構造化メモリに変換します。「メモリスキル」と、サポートされているエージェントにインストールできるフック/プラグインを提供し、集中管理されたローカルストアから知識を検索、追加、取得できるようにします。また、情報を整理し、未完了のタスクを継続できる独自のエージェントランタイムも含まれています。

対象ユーザー

さまざまな AI コーディングアシスタントやエージェントを使用し、ツールを切り替える際のコンテキスト損失を避けるために統一されたメモリシステムを求める開発者やパワーユーザー向けに設計されています。

ハイライト

• クロスエージェント継続性：プロジェクトコンテキストを共有することで、DeepSeek Harness、Claude Code、Codex、Cursor などのツール間のシームレスな移行を可能にします。
• ローカルメモリサービス：知識を管理するための専用 CLI（memmy-memory）と、エージェント統合用のローカル API を提供します。
• 柔軟なデプロイ：デスクトップアプリ、Linux 用の CLI/TUI、またはソースからのビルドとして利用可能です。
• BYOK サポート：ユーザーが独自のモデル API キーを持ち込み、LLM プロバイダーを完全に制御できます。