agentmemory

让你的编码 Agent 拥有持久化记忆。无需反复解释。

基于 iii 引擎构建。

为 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、Hermes、OpenClaw、pi、OpenCode 以及任何 MCP 客户端提供持久化记忆支持。

本项目的核心理念是在 Karpathy 的 LLM Wiki 模式基础上，扩展了置信度评分（confidence scoring）、生命周期管理、知识图谱以及混合搜索功能：agentmemory 即是这一理念的实现。

安装 · 快速入门 · 基准测试 · 竞品对比 · 支持的 Agent · 工作原理 · MCP · 查看器 · iii 控制台 · 由 iii 驱动 · 配置 · API

安装

npm install -g @agentmemory/agentmemory          # 仅需一次 — 在 PATH 中添加裸命令 `agentmemory`
# 如果在 macOS/Linux 系统 Node 安装中遇到 EACCES 错误，请尝试：
# sudo npm install -g @agentmemory/agentmemory
agentmemory                                      # 在 :3111 端口启动内存服务器
agentmemory demo                                 # 植入示例会话并验证召回能力
agentmemory connect claude-code                  # 将 MCP 接入你的 Agent（同样支持：copilot-cli, codex, cursor, gemini-cli 等）
npx skills add rohitg00/agentmemory -y           # 安装 8 个原生技能，使你的 Agent 能够识别何时使用这些工具

或者通过 npx（无需安装）：

npx @agentmemory/agentmemory

注意 — npx 会按版本缓存。如果运行 npx @agentmemory/agentmemory 调用的版本过旧，请强制使用最新版：npx -y @agentmemory/agentmemory@latest，或者清除缓存：rm -rf ~/.npm/_npx（macOS/Linux；Windows 系统请删除 %LOCALAPPDATA%\npm-cache\_npx）。v0.9.16+ 版本在首次通过 npx 运行时会提示进行全局安装，以便后续直接使用 agentmemory 命令。

完整选项请参阅下方的快速入门。针对特定 Agent 的配置请参阅支持的 Agent。

支持的 Agent

agentmemory 可与任何支持 hooks、MCP 或 REST API 的 Agent 配合使用。所有 Agent 共享同一个内存服务器。

Claude Code: 原生插件 + 12 个 hooks + MCP
Codex CLI: 原生插件 + 6 个 hooks + MCP
GitHub Copilot CLI: MCP + 插件 hooks/技能
OpenClaw: 原生插件 + MCP
Hermes: 原生插件 + MCP
pi: 原生插件 + MCP
OpenHuman: 原生 Memory trait 后端
Cursor: MCP 服务器
Gemini CLI: MCP 服务器
OpenCode: 22 个 hooks + MCP + 插件
Cline: MCP 服务器
Goose: MCP 服务器
Kilo Code: MCP 服务器
Aider: REST API
Claude Desktop: MCP 服务器
Windsurf: MCP 服务器
Roo Code: MCP 服务器
Warp: 连接 + MCP + 技能

适配任何支持 MCP 或 HTTP 的 Agent。只需一个服务器，即可在所有 Agent 之间共享记忆。

工作原理

你是否厌倦了在每个会话中反复解释相同的架构？厌倦了重新发现同样的 Bug，重新教授同样的偏好？内置的记忆方式（如 CLAUDE.md、.cursorrules）通常限制在 200 行以内，且极易过时。agentmemory 解决了这个问题。它能静默捕获 Agent 的操作，将其压缩为可搜索的记忆，并在下次会话开始时注入正确的上下文。只需一条命令，跨 Agent 生效。

发生了什么变化：在会话 1 中你设置了 JWT 认证。在会话 2 中你询问关于速率限制的问题。此时 Agent 已经知道你的认证使用了 src/middleware/auth.ts 中的 jose 中间件，你的测试覆盖了令牌验证，并且你为了 Edge 兼容性选择了 jose 而非 jsonwebtoken。无需重新解释，无需复制粘贴。Agent 就是“知道”。

npx @agentmemory/agentmemory

v0.9.22 新特性 — 新增三个连接适配器 (Qwen Code, Antigravity, Kiro)，支持 AGENT_ID 多 Agent 隔离及可选的 AGENTMEMORY_AGENT_SCOPE=isolated 过滤，修复 ERESOLVE 安装问题，支持 OpenAI 思维模型输出处理，支持 OpenCode 自动上下文 + 会话创建，查看器图形可处理 1000+ 节点，共计 22 项修复。完整更新日志请查看 CHANGELOG.md。

基准测试

检索准确度

coding-agent-life-v1（内部语料库，沙盒可复现）

适配器	P@5	R@5	Top-5 命中率	p50 延迟
agentmemory hybrid	0.578	0.967	15 / 15	14 ms
grep 基准	0.267	0.967	15 / 15	0 ms

100% 的 Top-5 命中率。在相同输入下，精度比 grep 基准高出 2.2 倍。完整分项数据：docs/benchmarks/2026-05-20-coding-agent-life-v1.md。

LongMemEval-S (ICLR 2025, 500 个问题)

系统	R@5	R@10	MRR
agentmemory	95.2%	98.6%	88.2%
BM25 仅回退	86.2%	94.6%	71.5%

Token 节省

方法	每年 Token 消耗	每年成本
粘贴完整上下文	19.5M+	不可能（超出窗口限制）
LLM 摘要总结	~650K	~$500
agentmemory	~170K	~$10
agentmemory + 本地嵌入	~170K	$0