dezgit2025/auto-memory

解决的问题

AI 编码代理在上下文窗口填满并被压缩，或新会话开始时，常常会遭遇“上下文腐化”或“遗忘”问题。这会导致大量时间浪费在重新向代理解释项目细节和文件上。auto-memory 提供了一种方法，让代理无需消耗数千个 token 进行广泛搜索或手动重新定位，即可从之前的会话中回忆起特定的事实、文件和摘要。

工作原理

它充当代理记忆的只读“页面错误处理程序”。与其将所有内容保留在活动上下文窗口（RAM）中，不如使用 CLI 工具从持久化存储（磁盘）中提取特定数据。

• GitHub Copilot CLI：直接从本地 SQLite 数据库（session-store.db）读取。
• Claude Code：读取 JSONL 会话日志，并构建 FTS5 索引以支持结构化搜索。
• 其他后端：通过文件驱动的提供者，也可从 VS Code、JetBrains 和 Neovim 中召回会话。

代理会通过指令文件被指示，先运行 session-recall 命令，以获取最近文件和会话摘要，从而在执行任务前完成定位。

适用人群

使用 AI 编码代理（特别是 GitHub Copilot CLI、Claude Code 和 IDE 集成代理）的开发者，希望避免“上下文不断减少的恶性循环”，并减少重新定位 AI 助手所花费的时间。

特色亮点

• 零依赖：仅使用 Python 标准库构建。
• 只读：从不向底层会话数据库或日志写入，确保安全性。
• Token 高效：仅需约 50 个 token 即可召回特定上下文，远低于手动 grep/find 操作的数千 token。
• 多后端支持：支持 Copilot CLI、Claude Code 和多种 IDE。
• 代理式安装：包含专为 AI 代理设计的协议，可实现工具的自主安装与配置。