akitaonrails/ai-memory

Solution for long term memory for agent coding CLIs and to facilitate handoff between different agent vendors

概述

ai‑memory 是一个基于 Rust 的独立长期记忆服务，专为 AI 驱动的编码助手（如 Claude Code、OpenAI Codex / Command-Code …）设计。它记录编码代理在开发会话期间发生的所有内容——提示词和工具调用——通过生命周期钩子自动进行，并将数据存储为 git 后端的 wiki 中的普通 Markdown 文件。

跨代理 – 一个共享记忆，任何受支持的代理都可以读写，因此您可以从 Claude Code 切换到 Codex，而无需重新解释项目。
跨项目和跨机器 – 一个小型用户配置文件会跟随您到每个仓库；记忆服务器可以在任何机器（笔记本、家庭实验室、Docker 等）上运行，并可被多位用户访问。
默认零 LLM – 完全离线进行捕获、搜索和交接；可选的 LLM 驱动“梦境”整合是选择加入的。
纯文本真相来源 – 所有笔记都以 Markdown 文件形式存在，可以使用 grep 搜索、在 Obsidian 中编辑、使用 git 进行版本控制，并可恢复。
老化与去重 – 记忆按可配置的时间表衰减，具有基于使用情况的强化、自动压缩、重复合并和矛盾标记——全部无需外部 API。
团队就绪 – 内置多用户认证、个人归因、审计日志和项目共享。

运作方式

捕获 – 代理通过生命周期钩子发出消毒后的观察结果。
整合 – 在会话结束时，观察结果转换为 Markdown 页面（可选 LLM 编写）。
回忆 – 任何后续会话都可以搜索 wiki（全文、实体、链接、可选向量嵌入）并接收简短的交接。
交接 – 下一个代理认领交接（类型化协议，仅认领一次）并继续工作。

该服务以单一二进制文件（ai‑memory）运行，托管一个小型 HTTP/MCP 服务器和一个用于快速检索的派生索引。

主要功能

功能	作用
多代理集成	通过第一方钩子和 MCP 注册支持超过 20 种代理（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Grok、Devin、Kimi、Kiro 等）。
跨项目配置文件	存储每个用户的配置文件（包管理器、测试布局、架构习惯），自动应用于新仓库。
跨机器服务器	在本地、Docker/Podman、systemd 服务或 macOS 菜单栏应用程序中运行服务器。
Git 后端 Markdown wiki	所有记忆都以 `.md` 文件形式存在；索引可以随时从仓库重建。
零 LLM 默认路径	捕获、搜索和交接仅使用全文搜索；无需 API 密钥。
可选 LLM“梦境”	后台处理将冷集群重写为连贯页面（需要 LLM 提供商）。
老化与衰减	可配置的分层衰减曲线；使用过的页面衰减较慢；自动压缩、去重、矛盾标记。
审计与认证	多用户认证、个人归因、所有变更的不可变审计日志。
自包含二进制文件	单一可执行文件；通过 AUR、RPM、Docker、macOS 应用程序或原生 zip 安装。
可扩展搜索	全文、实体提取、图形边缘；可选向量嵌入（通过 OpenAI/Anthropic 等）。

开始使用

安装 – 使用您平台的原生包管理器（AUR、RPM）、Docker 或 macOS .app。二进制文件附带 systemd/launchd 单元，用于后台服务。

初始化 – 创建数据目录并启动服务：

ai-memory --data-dir ~/.local/share/ai-memory init
systemctl --user enable --now ai-memory.service

连接代理 – 为您使用的代理安装 MCP 客户端和钩子：
```
ai-memory install-mcp   --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent  claude-code --apply
```
对其他代理（codex、cursor 等）重复此操作。
运行 – 通过包装器启动您的编码助手，以便自动捕获：
```
ai-memory run claude      # 启动 Claude Code 并附加钩子
ai-memory run codex --yolo
```
当您切换代理时，下一个代理会收到总结您进度的交接。

使用案例

情境	优势
切换工具	在任务中途从 Claude Code 切换到 Codex，而不会失去上下文。
团队协作	所有队友共享相同的项目级 wiki；个人笔记保持私有。
长期项目记忆	自动衰减保持常用知识活跃，而旧的未使用笔记被压缩。
离线工作	零 LLM 模式无需任何 API 密钥即可运作；您仍然可以搜索和交接。
审计与合规	不可变审计日志记录每次变更，适用于受监管的环境。

限制与考量

“梦境”整合和向量排名需要外部 LLM/嵌入提供商和 API 密钥。
原生 Windows 支持仍处于实验阶段；Windows 用户通常通过 Docker 或 zip 安装运行。
记忆老化与压缩是可配置的；调整不当的曲线可能过快删除有用的笔记。
该服务假设受信任的环境——Markdown 文件是纯文本，可以手动编辑。

许可证与社区

ai‑memory 以 MIT 许可证 发布。开发使用 Rust（需要 1.95+）。欢迎通过 pull request 贡献；该项目为所有列出的代理维护支持矩阵和 CI。

以上所有信息直接取自仓库的 README。