TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.

TencentDB Agent Memory

它是什么 – 一个开源的“记忆中心”，让大型语言模型 (LLM) 代理能够存储、组织并重复使用其在工作流程中产生的知识。它将原始聊天记录、提取的技能、文档和代码库转化为结构化资产 (聊天记忆、技能、Wiki、CodeGraph)，并可在多个代理和团队之间共享。

核心理念

当你使用 LLM 驱动的代理时，对话、它编写的代码以及它读取的文档通常会在工作阶段结束后被丢弃。TencentDB Agent Memory 捕捉这些经验，将其提炼为可重复使用的片段，并使这些片段可供未来的代理使用，这样它们就不必“重新发明轮子”。

主要组件

组件	存储内容	使用方式
Memory Core	原始对话 (L0) → 提取的事实 (L1) → 场景区块 (L2) → 长期角色 (L3)	检索分层：优先使用快速的 L2/L3 上下文，必要时通过 BM25 + 向量搜索回退至 L1/L0。
Memory Hub (面板)	团队中央 UI：建立团队、用户、代理；浏览资产；设置 ACL；将资产绑定至代理。	人机协作控制 – 决定哪些是私有的、团队共用的或受限的。
Proxy	轻量级 HTTP 网关，为任何 LLM 代理框架 (Claude Code、DeepSeek Harness、CodeBuddy、OpenClaw 等) 提供统一 API。	代理只需将其基础 URL 指向代理服务器；无需更改 SDK。
Wiki	从产品文档、设计规格、操作手册生成的结构化页面；以图谱形式链接。	代理可以调用 `/v3/tools/list` → `/v3/tools/call` 来读取页面或追踪链接。
CodeGraph	代码存储库的符号、文件、调用关系、影响路径索引。	在修改前实现影响分析和精确的代码搜索。
Skill library	从过去执行中提取的版本化、已验证的“经验区块”(例如：发布检查清单、故障排除流程)。	代理可以根据需要将技能加载到其上下文中。

如何运行

克隆存储库并在 deploy/global-images 中执行提供的 start-all.sh 脚本。该脚本会启动三个 Docker 容器：memory-core、memory-hub 和 proxy。
在 .env 文件中填入两组 LLM 凭证 (一组用于 memory-group，另一组用于 proxy-group)。
容器启动后，开启 http://localhost:8125 – 这是 Memory Hub UI，你可以在此建立团队、导入资产并将其绑定至代理。
将任何支持的代理框架指向代理 URL (README 列出了 Claude Code、DeepSeek Harness、Codex、CodeBuddy、WorkBuddy、Hermes、OpenClaw 等的现成适配器)。除了基础 URL 外，无需进行任何代码变更。

默认存储后端为 PostgreSQL；可通过安装指南启用实验性的 MongoDB 后端。

典型工作流程 (从冷启动到生产环境)

导入现有知识 – 上传代码存储库、文档或过去的对话记录。中心会自动建立 CodeGraph 和 Wiki，并提取聊天记忆/技能。
建立团队 – 新增人类用户和虚拟代理 (Scout、Builder、Reviewer 等)。为每个代理分配其所需的资产 (例如：Builder 取得产品 Wiki 和 CodeGraph；Scout 取得市场研究 Wiki)。
执行任务 – 代理调用代理服务器，后者按需提取适当的资产，执行工作，并写回新资产 (新技能、更新后的 Wiki 等)。
迭代 – 后续的代理从丰富的记忆开始，需要更少的提示和更少的 LLM 调用。

基准测试显示的优势

指标	无记忆	有记忆	改进
PersonaMem (在长时间互动中保留用户信息的能力)	48 %	76 %	+59 %

测试证明，配备此中心的代理比单纯的聊天方式更能保留用户的偏好和事实。

谁会使用此工具？

独立开发者：构建 AI 增强工具，希望其 LLM 助手能记住过去的决策。
初创公司：执行多个专业代理 (研究、编码、QA) 且需要共享知识库而无需重新训练模型。
企业：希望对每个代理能看到的内容进行细粒度访问控制 (私有/团队/ACL)。
研究人员：探索结合对话记忆与代码及文档索引的检索增强生成 (RAG) 管线。

路线图 (截至 README)

v2.0.1 – 零配置冷启动、更快的 Wiki 生成、每个用户/团队的自定义提示、技能导出、Codex“IDE Plan”模式支持。
持续进行全自动记忆路由、私有存储库 CodeGraph 索引以及更丰富的 ACL 模型开发。

社区与贡献

在 MIT 授权下开源。
问题会在 24 小时内回复；鼓励讨论和 PR。
项目重复使用了开源 CodeGraph、Hermes Agent 和 Karpathy 的“LLM Wiki”概念的代码，并对这些上游项目表示感谢。

TL;DR – TencentDB Agent Memory 是一个自托管平台，为 LLM 代理提供了一个持久、可搜索且具备权限意识的“大脑”。通过将聊天、文档和代码转换为分层资产，它让代理团队能运作得更快，减少重复提示，并在工作阶段之间保持更好的连续性。