rohitg00/agentmemory
#1 Persistent memory for AI coding agents based on real-world benchmarks
解決する課題
コーディングエージェントはセッション間で「記憶喪失」に陥ることが多く、ユーザーはアーキテクチャ、設定、バグ修正について繰り返し説明を求められます。一部のエージェントは .cursorrules のような静的ファイルを使用していますが、サイズ制限があり、すぐに古くなってしまいます。agentmemory は、永続的なクロスエージェントメモリレイヤーを提供し、セッションデータをキャプチャして圧縮することで、手動で再説明することなくエージェントが詳細を思い出せるようにします。
仕組み
iii engine 上に構築されたこのプロジェクトは、フック、Model Context Protocol (MCP)、または REST API を介して AI コーディングエージェントと統合されるメモリサーバーを実行します。エージェントのアクティビティを静かにキャプチャし、検索可能なメモリに圧縮して、新しいセッションに関連するコンテキストを注入します。ハイブリッド検索 (BM25 およびベクトル埋め込み) をサポートしており、Xenova/all-MiniLM-L6-v2 を使用したローカルデバイス上でのセマンティックリコールも選択可能です。
対象ユーザー
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI などの MCP 互換クライアントを使用しており、異なるツール間でプロジェクトや設定の長期的な記憶をエージェントに保持させたい開発者。
ハイライト
- クロスエージェント互換性: 単一の共有メモリサーバーを通じて、幅広いエージェント (Claude Code、Cursor、Devin、Aider など) と連携します。
- ハイブリッド検索: キーワード検索 (BM25) とセマンティックベクトル検索を組み合わせ、高い検索精度を実現します。
- 外部DB不要: 外部データベースのインストールを必要とせずに動作します。
- ローカル埋め込みサポート: 無料のローカルデバイス上でのセマンティックリコールを提供し、データをプライベートかつローカルに保ちます。
- 高効率: セッション履歴全体ではなく必要なコンテキストのみを注入することで、大幅なトークン節約を実現します。
関連
- プロジェクト
- プロジェクト
TencentCloud/TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memoryは、LLMエージェント向けのオープンソースのメモリハブです。会話をキャプチャし、再利用可能なスキルを抽出し、ドキュメントからWikiを構築し、コードをCodeGraphにインデックス化します。中央UI（Memory Hub）により、チームは資産を管理し、きめ細かなACLを設定し、特定のメモリ断片を個々のエージェントにバインドできます。エージェントは統一されたプロキシと通信するため、あらゆるフレームワーク（Claude Code、DeepSeek Harness、OpenClawなど）がコード変更なしで同じメモリを使用できます。ベンチマークでは、ペルソナ保持率が59%向上しました。リポジトリには、ワンクリックのDockerデプロイメント、移行ツール、ゼロ構成のコールドスタートやその他の統合に向けたロードマップが用意されています。
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MemTensor/MemOSMemOS 2.0 は、LLMベースのAIエージェント向けのメモリオペレーティングシステムです。テキスト、画像、ツールトレースなどのマルチモーダルメモリ（ノード）をグラフとして整理し、一元的なAPIで保存・取得・編集・削除が可能です。ホストされたクラウドサービス（APIキーによるアクセス）として動作するか、Docker（Neo4j + Qdrant）またはローカルSQLiteプラグインでセルフホストできます。OpenClaw、Hermes、DeepSeek Harnessとの準備済みプラグインが利用可能。ベンチマークでは既存の商用メモリ製品を上回ることが示されています。Apache 2.0 ライセンス。
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Lyellr88/marm-memorymarm-memory は、Model Context Protocol（MCP）を使用する AI エージェント向けのローカルファーストメモリサーバーです。チャット、ノート、コードグラフデータ、抽出された概念を SQLite に保存し、HTTP または STDIO 経由で公開するため、エージェントはゼロから始める代わりに関連コンテキストを取得できます。パッケージには、Web コンソール、Docker イメージ、リポジトリの起動・管理・インデックス作成用の CLI ツールが含まれています。ベンチマークでは、低遅延検索（4k メモリで約 30 ミリ秒）と、10k エントリにスケーリングするハイブリッド FTS-セマンティックリコールを示しています。自己ホスト型で検索可能なメモリレイヤーを求める、コーディングアシスタントやマルチエージェントスウォームを構築する開発者に最適です。
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