okf-memory/okf-agent-memory

解决的问题

AI代理在上下文窗口关闭后，常常会丢失关键的架构决策、领域知识和操作事实。本项目提供了一个持久化、厂商中立的内存层，使代理能够存储和检索知识，而无需依赖昂贵的黑箱向量数据库或非结构化 Markdown 文件。

工作原理

实现了 Open Knowledge Format (OKF) v0.2，将知识以带有 YAML 前置元数据的纯 Markdown 文件形式，直接存储在项目仓库的 knowledge/ 文件夹中。使用零依赖的 Go 工具链，提供快速、本地的词法搜索（BM25）和图验证功能。为与 AI 代理集成，项目内置了 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许代理查询和更新自身的持久化内存。

适用人群

希望在软件工程、科学研究、运维等多个领域，为代理提供版本控制、透明且低延迟内存系统的开发者和 AI 代理用户。

特色亮点

• Git 原生：所有内存均以纯文本形式存储，可通过 git diff 和 git log 进行审计，无需外部数据库。
• 高性能：使用编译后的 Go 二进制文件，实现亚 300µs 搜索延迟和亚 5ms CLI 启动时间。
• 零 API 成本：使用本地 BM25 索引而非嵌入 API，彻底消除内存检索的持续成本。
• MCP 就绪：内置原生 Model Context Protocol 服务器，可无缝连接 Claude Code、Cursor 等平台。
• 渐进式披露：通过分层索引文件和链接图，仅加载必要概念，防止上下文膨胀。