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解决的问题

AI 编码代理在会话之间经常忘记关键的项目决策、经验教训和约束条件，导致用户不得不反复重复解释相同上下文。PMB 提供了一个以本地优先、持久化为特点的内存系统，使代理能够在不依赖云端存储或 API 密钥的情况下，回忆起过去的决策、项目结构和个人事实。

工作原理

PMB 作为一个 MCP（模型上下文协议）服务器运行，可连接 Claude Code、Cursor 和 VS Code 等代理。它使用一种混合检索系统，结合 BM25（词汇）、密集向量（语义）和实体图，以获取相关上下文。

关键技术组件包括：

• 存储：SQLite 作为持久事件的唯一真实来源，而 LanceDB 负责可重建的向量索引。
• 读取路径：通过 prepare(message) 调用，在 4-16ms 内检索项目上下文、经验教训和最近活动，并在模型处理请求前将其注入代理的提示中。
• 写入路径：通过代理工具或“环境记忆”钩子，以异步方式（<1ms）捕获记忆，即使代理忘记显式记录事实，也能自动记录其工作（编辑、测试、提交）。
• 多语言支持：使用覆盖 50 多种语言的多语言嵌入模型，支持跨语言检索（例如，俄语查询可找到英文事实）。

适用人群

使用支持 MCP 的 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 或 Zed）的开发者，希望其代理在跨会话和模型升级后仍能保持长期项目记忆，同时确保数据完全本地化。

主要亮点

• 本地优先：无云服务、无 API 密钥、无遥测；所有数据均存储在本地 SQLite 工作区。
• 协议级钩子：在模型思考前自动注入记忆，无需代理手动调用记忆工具。
• 环境记忆：自动记录代理活动（如成功修复或部署），确保实际工作被完整捕获。
• 可视化仪表板：提供本地 Web UI，包含实时实体图（地图）、日志（时间线），以及清理“失效”经验的工具。
• 高性能：极快的召回速度（预热后 35ms）和近乎即时的写入。
• 数据可移植性：支持快照和导出为 Markdown/JSON。