1
Sled
Shares tags: ai
AI Tool
Обзор Agentmemory
Agentmemory — это слой постоянной памяти с открытым исходным кодом, разработанный для агентов ИИ-кодирования, позволяющий им сохранять контекст и обучаться между сессиями.
aifreemium
1Достигает 95,2% точности извлечения R@5 в бенчмарке LongMemEval-S (ICLR 2025, 500 вопросов).
2Сокращает использование токенов на 92% по сравнению с традиционными методами.
3Работает без необходимости использования внешних баз данных, запускаясь локально.
4Был репозиторием №1 в трендах на GitHub по состоянию на май 2026 года, набрав 9 361 звезду.
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
View on Stork→
2
Supermemory
Shares tags: ai
3
langchain
Shares tags: ai
4
hermes-agent
Shares tags: ai
Connect
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/agentmemory" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/agentmemory?style=dark" alt="Agentmemory - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/agentmemory)
overview
Что такое Agentmemory?
Agentmemory — это инструмент слоя постоянной памяти, разработанный Agentmemory, который позволяет разработчикам агентов ИИ-кодирования предоставлять постоянную память для агентов ИИ-кодирования. Он незаметно фиксирует действия агента, сжимает их в доступную для поиска память и внедряет соответствующий контекст в будущие сессии. Эта система устраняет ограничение безстатусных моделей ИИ, позволяя агентам опираться на предыдущую работу, запоминать предпочтения и избегать повторения ошибок в нескольких взаимодействиях. Она функционирует как «вычислительный экзокортекс» для агентов ИИ, интегрируя память Large Language Model (LLM) агента с системой управления постоянной памятью.
quick facts
Краткие факты
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Разработчик | Agentmemory |
| Бизнес-модель | Freemium |
| Цены | Freemium: Бесплатно |
| Платформы | Локальное развертывание (кроссплатформенное, где работает Python) |
| Доступен API | Да (REST API) |
| Интеграции | Claude Code, Codex CLI, OpenClaw, Hermes, pi, OpenHuman, Cursor, Gemini CLI |
features
Ключевые особенности Agentmemory
Agentmemory предоставляет надежный набор функций, разработанных для расширения возможностей агентов ИИ-кодирования за счет предложения постоянной, доступной для поиска памяти. Его архитектура ориентирована на эффективность, локальную работу и широкую совместимость, гарантируя, что агенты могут поддерживать контекст и обучаться со временем, не полагаясь на внешнюю инфраструктуру. Дизайн системы отдает приоритет производительности, основанной на бенчмарках, и удобству для разработчиков, о чем свидетельствует ее быстрое развитие и добавление функций.
- 1Постоянная память для агентов ИИ-кодирования, обеспечивающая сохранение контекста между сессиями.
- 2Локальное развертывание без внешних баз данных, что упрощает настройку и уменьшает зависимости.
- 3Совместимость с каждым агентом, поддерживающим hooks, MCP или REST API, включая Cursor и Gemini CLI.
- 4Бесшумный автоматический захват действий агента, включая подсказки, вызовы инструментов, результаты и ответы.
- 5Сжатие захваченных действий в доступную для поиска память для эффективного извлечения.
- 6Внедрение соответствующего контекста в будущие сессии, сокращая использование токенов на 92%.
- 7Гибридная система извлечения, использующая четырехуровневый конвейер памяти с взаимным ранговым слиянием (BM25 + векторный поиск + граф знаний).
- 8Функциональность воспроизведения сессий через просмотрщик, позволяющая пользователям просматривать записанные взаимодействия.
- 9Включает команду `agentmemory doctor` для диагностики стека и установочный зонд `iii-console`.
- 10Поддерживает токенизатор CJK (китайский, японский, корейский) для поиска BM25, улучшая многоязычное извлечение.
use cases
Кому следует использовать Agentmemory?
Agentmemory в первую очередь разработан для разработчиков и команд, работающих с агентами ИИ-кодирования, предлагая решения общих проблем, связанных с безстатусными моделями ИИ. Его возможности распространяются на различные приложения, где постоянный контекст и обучение критически важны для производительности агента и удовлетворенности пользователей.
- 1Разработчикам агентов ИИ-кодирования: Для обеспечения постоянной памяти для таких агентов, как Claude Code или Cursor, позволяя им запоминать архитектуру проекта, прошлые ошибки и предпочтения пользователей между сессиями.
- 2Разработчикам, создающим ИИ-агентов: Для поддержания контекста в разговорах и сессиях агентов, позволяя агентам учиться на прошлых взаимодействиях и поддерживать сложные, многоэтапные задачи.
- 3Предприятиям, внедряющим автоматизацию рабочих процессов: Для агентов с поддержкой памяти, чтобы сохранять историю разговоров, запоминать предпочтения клиентов и учиться на прошлых взаимодействиях в таких областях, как обслуживание клиентов.
- 4Разработчикам многосессионных приложений: Чтобы персональные ИИ-помощники могли адаптироваться к предпочтениям пользователя и отслеживать прогресс в течение длительных пользовательских взаимодействий.
- 5Командам, выполняющим агентский обзор кода: Чтобы агенты обзора кода могли запоминать прошлые нерелевантные комментарии или отмеченные шаблоны, что со временем приводит к более целенаправленным и интеллектуальным обзорам.
pricing
Цены и планы Agentmemory
Agentmemory работает по модели freemium, предоставляя свою основную функциональность бесплатно. Это позволяет разработчикам интегрировать и использовать его слой постоянной памяти для агентов ИИ-кодирования без первоначальных затрат, особенно для локальных развертываний. Открытый исходный код проекта дополнительно поддерживает его доступность и развитие, управляемое сообществом.
- 1Freemium: Бесплатно (включает основную функциональность для локального развертывания и интеграции с различными агентами).
competitors
Agentmemory против конкурентов
Agentmemory выделяется на фоне решений для памяти ИИ-агентов благодаря своему подходу, основанному на бенчмарках, возможностям локального развертывания и гибридной системе извлечения. В то время как несколько альтернатив предлагают решения для памяти ИИ-агентов, фокус Agentmemory на измеримой производительности и отсутствии требований к внешним базам данных обеспечивает уникальное ценностное предложение.
- 1Agentmemory против Mem0: Agentmemory подчеркивает свой подход, основанный на бенчмарках, достигая 95,2% R@5 на LongMemEval-S, и работает без внешних баз данных. Mem0 также может похвастаться высокой производительностью извлечения с 91,6 на LoCoMo и 94,8 на LongMemEval, предлагая независимый от фреймворка слой памяти с автоматическим извлечением памяти.
- 2Agentmemory против Zep: Agentmemory предоставляет общий слой постоянной памяти для агентов ИИ-кодирования. Zep специализируется на временных графах знаний, позволяя ИИ-агентам отслеживать, как сущности и отношения меняются со временем для тонкого извлечения контекста, предлагая модель freemium с ценообразованием на основе кредитов.
- 3Agentmemory против Letta: Agentmemory фокусируется на высокоточной постоянной памяти с гибридной системой извлечения и локальной работой. Letta (ранее MemGPT) акцентирует внимание на предоставлении агентам с длительным горизонтом эффективно неограниченной и саморедактируемой памяти, предлагая более продвинутый, автономный подход к управлению памятью для расширенных задач.
- 4Agentmemory против Supermemory.ai: Agentmemory предлагает сфокусированный, поддерживаемый бенчмарками слой памяти для агентов ИИ-кодирования. Supermemory.ai предоставляет комплексное «пятислойное» решение для памяти, включая профили пользователей и настраиваемый движок векторного графа, разработанное для глубокого понимания и суперинтеллекта, подчеркивая задержку менее 300 мс.
❓
Frequently Asked Questions
+Что такое Agentmemory?
Agentmemory — это инструмент слоя постоянной памяти, разработанный Agentmemory, который позволяет разработчикам агентов ИИ-кодирования предоставлять постоянную память для агентов ИИ-кодирования. Он незаметно фиксирует действия агента, сжимает их в доступную для поиска память и внедряет соответствующий контекст в будущие сессии.
+Agentmemory бесплатен?
Да, Agentmemory работает по модели freemium, предлагая свою основную функциональность бесплатно. Это включает возможности локального развертывания и интеграции с различными ИИ-агентами.
+Каковы основные особенности Agentmemory?
Ключевые особенности включают постоянную память для агентов ИИ-кодирования, локальное развертывание без внешних баз данных, на 92% меньшее использование токенов, 95,2% точности извлечения R@5, бесшумный автоматический захват действий агента, гибридное извлечение (BM25 + векторный поиск + граф знаний) и функциональность воспроизведения сессий.
+Кому следует использовать Agentmemory?
Agentmemory предназначен для разработчиков агентов ИИ-кодирования, разработчиков, создающих ИИ-агентов, предприятий, внедряющих автоматизацию рабочих процессов, разработчиков многосессионных приложений и команд, выполняющих агентский обзор кода, — всех, кто стремится предоставить своим ИИ-агентам постоянный контекст и возможности обучения.
+Как Agentmemory сравнивается с альтернативами?
Agentmemory отличается своей производительностью, основанной на бенчмарках (95,2% R@5), локальным развертыванием без внешних баз данных и гибридной системой извлечения. В отличие от некоторых конкурентов, он фокусируется на автоматическом захвате через hooks и предоставляет измеримую точность извлечения непосредственно в своей документации, что контрастирует с такими решениями, как Mem0, Zep, Letta и Supermemory.ai, которые могут акцентировать внимание на других аспектах, таких как временные графы знаний или саморедактируемая память.