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摘要

agentmemory 是一个开源的持久化记忆层，专为 AI 编程智能体（Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI 等）设计。它通过知识图谱、置信度评分和混合搜索技术，借助 MCP、Hooks 或 REST API，为智能体提供跨会话的长期记忆能力。该项目基于 iii 引擎构建，无需外部数据库，提供 51 个 MCP 工具。

#1 基于真实基准测试的 AI 编程智能体持久化记忆方案
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缓存时间: 2026/05/09 12:30

您的编码智能体能记住一切。无需重复解释。基于 iii 引擎构建，为 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、pi、OpenCode 以及任何 MCP 客户端提供持久化记忆。

该方案在 Karpathy 的 LLM Wiki 模式基础上进行了扩展，新增了置信度评分、生命周期管理、知识图谱和混合搜索功能。agentmemory 是其具体实现。

快速开始 • 基准测试 • 与竞品对比 • 智能体 • 工作原理 • MCP • 查看器 • iii 控制台 • 由 iii 驱动 • 配置 • API

兼容任何支持 MCP 或 HTTP 协议的智能体。单一服务器，所有智能体共享记忆。

Workers 页面：显示每个已连接的 worker——包括 agentmemory 本身——以及其 PID、函数数量、运行时长和最后活跃时间。

Traces：针对每次记忆操作提供瀑布图 / 火焰图 / 服务拆分视图。

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Agentmemory 为 Codex、Hermes、OpenClaw 和 Claude 等 AI 模型提供持久记忆，使其能够在交互过程中保持长期上下文。

用于Claude Code、Hermes和OpenClaw Agent的开源自然时序记忆库

Reddit r/ArtificialInteligence

agentmemory是一个开源库，为Claude Code、Hermes和OpenClaw等AI代理提供自然时序记忆。它采用三层架构，结合混合检索（BM25、向量、知识图谱）和艾宾浩斯衰减，在达到上下文限制前，可实现约92%的令牌减少和200倍的更多工具调用。