AgentMemory

AgentMemory - AI代理记忆运行时，会话捕获、语义检索与知识图谱工具

AgentMemory 简介

AgentMemory 是一款面向编码代理的本地优先记忆运行时，采用 Apache-2.0 协议开源。它并非独立的 AI 模型或向量数据库，而是作为编码代理（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）的记忆层插件运行，通过 12 个自动捕获钩子监听每一次工具调用、会话启动与停止事件，将原始观测数据压缩为语义记忆并存储于本地磁盘。平台集成 BM25 词法检索、向量语义检索与知识图谱关系检索三重流，在笔记本设备上实现 P50 低于 20 毫秒的召回性能，LongMemEval-S 基准测试 R@5 达到 95.2%，且无需 Redis、Kafka、Postgres 等任何外部数据库。

AgentMemory 核心功能/服务

自动会话捕获与观测压缩：12 个 Auto-Hook 自动接入编码代理的 PreToolUse、PostToolUse、SessionStart、Stop 等生命周期事件，无需编写任何胶水代码即可实现全量会话捕获。原始观测数据经每小时自动扫描压缩为语义记忆，重复内容自动合并，过期条目按留存评分衰减删除。

三重流混合检索引擎：集成 BM25 词法评分、向量语义相似度与知识图谱关系路径三种检索流，通过设备端重排序器融合输出。支持自然语言查询、结构化过滤与图谱遍历，单次召回 P50 延迟低于 20 毫秒，显著降低每会话输入 token 消耗达 92%。

MCP 原生接口与多端适配：提供 53 个 MCP 工具与 125 个 REST 端点，涵盖记忆保存、智能搜索、会话管理、审计导出与知识图谱查询。原生插件支持 Claude Code、Codex CLI、OpenClaw、Hermes、Pi、OpenHuman 六种代理，其余 MCP 客户端通过统一 JSON 配置一键接入。

AgentMemory 适合谁

• 重度编码代理用户与开发者：每日使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 进行大量开发任务的工程师，通过自动会话记忆消除重复上下文输入，让代理在跨会话场景中持续积累项目知识，减少 token 消耗与响应延迟。
• AI 代理工具链构建者：正在搭建自定义编码代理或 AI 开发工作流的技术团队，利用 AgentMemory 的 MCP 接口与 REST 端点快速集成记忆能力，无需自行维护向量数据库或检索管道，降低基础设施复杂度。
• 注重数据隐私的技术团队：对代码上下文与开发会话数据有严格本地存储要求的组织，AgentMemory 以单 Node 进程运行，全部状态以 JSON 形式落盘，支持点对点加密同步与审计日志导出，数据不出本地环境。

为什么选择AgentMemory

AgentMemory 的核心差异在于"零外部依赖的完整记忆运行时"。相比 Mem0、Letta、Cognee 等竞品，它在保持 95.2% 检索准确率的同时实现了零外部数据库依赖，单进程即可承载捕获、检索、合并、图谱构建与联邦同步全链路。内置实时查看器与 OTel 可观测性，支持 JSONL 会话回放与 Obsidian 导出，覆盖从开发调试到知识沉淀的完整场景。执行 npx @agentmemory/mcp 或访问 agent-memory.dev，三步启动记忆层。