我为AI代理构建了共享记忆——让它们不再遗忘，能彼此接力，你还能真正*看到*它们知道什么

大多数AI编程代理在会话结束的那一刻就忘记了一切。第二天打开项目，代理不知道昨天弄明白了什么、为什么做了某个调用、或者已经尝试过什么。我厌倦了每次都要重新解释同样的上下文，于是构建了kaeru。 它最初只是单个代理跨会话的记忆，但后来变成了更有用的东西：一个可以让多个不同代理同时思考的地方。一个代理保存它学到的东西，将相关笔记链接在一起，之后可以查阅——下一个代理，或者你队友的代理也可以做同样的事。 它做什么： - 面向多个代理的共享认知引擎。kaeru可以充当一组不同代理（Claude Code、Cursor、Opencode，无论你运行什么）以及与之协作的人员的公共记忆。它们都向同一个地方读写，因此一个代理可以基于另一个代理已经完成的工作进行构建，而不是从零开始。它运行在你自己的基础设施上，共享的内容始终明确，并通过秘密扫描器，确保不会意外泄露敏感信息。 - 查看整个记忆。此版本新增功能：一个3D可视化工具，将代理所知的一切渲染为星系——每个项目一个簇，更重要的记忆对应更亮/更大的点，更强的连接对应更粗的链接。你可以一步步回放推理链条，或者拖动时间轴观察记忆的增长。这是你第一次能真正*看到*代理们积累了什么。 - 时间回溯。每个事实都保留其历史。你可以询问5分钟前、2小时前或某个特定日期的笔记内容——没有任何内容会被静默覆盖。 - 推理轨迹，而非孤立笔记。当你将两个想法关联起来时，可以标记连接的强度。之后，kaeru会拉出两点之间的整个推理链，而不是给你一条脱离上下文的笔记。 - 重要性级别。你可以标记某件事的重要性——从“始终加载此项”到“已归档”。当代理回到一个项目时，它会先加载重要内容，而不是将整个历史倾倒入上下文窗口。 - 代理真正使用它。任何代理记忆工具的难点在于让代理愿意使用它。在Claude Code上，kaeru可以接管内置记忆并将其指向自身，这样代理每次会话都向kaeru读写，而不是将知识分散到两个系统中。它作为一个小型后台服务运行，你的代理可以连接——Claude Code、Cursor、Opencode，以及任何支持MCP的工具。此版本还为rig框架添加了原生适配器，因此Rust代理可以直接嵌入kaeru。一键安装器，并预构建了Linux、macOS和现在Windows的二进制文件。它是开源的。目前仍处于早期阶段且正在大量测试中，欢迎反馈——你希望你的代理记住和分享什么？