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

Reddit r/ArtificialInteligence 工具
open-source memory agent retrieval hybrid decay benchmark

摘要

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。

你现在可以赋予Hermes Agent无限记忆。三层架构是我在开源代理中见过最简洁的。第一层上限是约束条件。MEMORY md文件为2,200字符，USER md文件为1,375字符。达到80%时触发合并：代理将相关条目合并为更密集的版本，这会有信息损失。Hermes运行时间越长，早期上下文被压缩得越多。第二层（SQLite FTS）容量无限，但每次检索都需要LLM摘要步骤。令牌和延迟在关键路径上。第三层是插件插槽，正是agentmemory的适配位置。它在现有设计基础上增加的内容：→ 混合检索：BM25 + 向量 + 知识图谱，通过RRF融合 → 艾宾浩斯衰减，使未使用的记忆优雅消退，而非被合并掉 → 令牌预算注入，保持第一层清洁 → 在LongMemEval上基准测试 → 节省90% 与Claude Code基准测试相同的数字：在240次观察下约减少92%的令牌。在达到上下文限制前工具调用增加200倍。Hermes已经暴露了插槽。agentmemory是显而易见的插入选择。https://github.com/rohitg00/agentmemory
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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。

Agentmemory

Product Hunt

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。

你的 Openclaw 使用什么记忆？

Reddit r/openclaw

一位开发者讨论了使用 Engram 为 Hermes 代理构建自定义记忆插件，该插件将新信息与现有记忆进行协调，以避免过时和重复，并向 OpenClaw 社区询问他们记忆使用的情况。