agentmemory - sistema de memória persistente para agentes de codificação com IA

• Resolve o problema de agentes de codificação com IA esquecerem tudo quando a sessão termina
• Captura e comprime automaticamente o uso de ferramentas em segundo plano, injetando o contexto no início da próxima sessão
• Em cada sessão, não é necessário reexplicar a stack e a arquitetura, resolvendo o limite de 200 linhas e o problema de desatualização da memória embutida (CLAUDE.md)
• Compatível com todos os agentes com suporte a MCP·REST, como Claude Code, Cursor, Codex CLI e Gemini CLI, com compartilhamento em um único servidor
• No benchmark LongMemEval-S, R@5 de 95,2% (mem0 68,5%, Letta 83,2%)
  • Cerca de 170K tokens por ano, custo de ~$10 (ou $0 ao usar embeddings locais)
  • Com base em 240 observations, 22K+ tokens → ~1.900 tokens (redução de 92%)
• Busca em fluxo triplo com BM25 + Vector + Graph fundida via RRF
  • Para coreano/CJK, segmentação por palavras ao instalar @node-rs/jieba e tiny-segmenter
• Consolidação de memória em 4 camadas inspirada na consolidação do sono no cérebro humano:
  Working(memória de curto prazo do uso de ferramentas) → Episodic(resumo da sessão) → Semantic(extração de fatos/padrões) → Procedural(fluxos de trabalho e decisões)
• Oferece 51 ferramentas MCP
  • Core: memory_recall, memory_save, memory_smart_search, memory_patterns
  • Multiagente: memory_lease, memory_signal_send/read, memory_mesh_sync
  • Governança: memory_audit, memory_governance_delete, memory_snapshot_create(versionado com Git)
• Detecção automática de provider de embeddings: Local all-MiniLM-L6-v2(gratuito·offline, +8pp de recall em relação a BM25-only), Gemini, OpenAI, Voyage, Cohere, OpenRouter
• Visualizador em tempo real(porta 3113) + Session Replay
  • Stream ao vivo de observations, visualização do knowledge graph, reprodução em velocidades de 0,5×–4×
  • É possível importar transcripts JSONL do Claude Code com import-jsonl
• Baseado no motor iii, sem necessidade de Postgres·Redis·Express·pm2·Prometheus
  • Expansão de pubsub·cron·queue·sandbox·adaptador SQL com iii worker add
• Licença Apache-2.0

[forestkeep21]

Usei e ainda parece cedo demais.
Na versão atual, o post session hook não está conectado, então a estrutura de grafo não é montada,
e o mcp server está lento no geral (cerca de 3 segundos), o que acabou reduzindo bastante a velocidade de processamento da IA.

Recomendo usar quando houver mais atualizações de versão.

[unqocn]

Ah, obrigado. Ultimamente tenho visto muita gente usando este projeto por todo lado, então estava curioso...

[hanje3765]

Extrair informações da sessão e fazer isso se acumular parece uma habilidade compound. A forma de armazenamento e a ideia de usar MCP parecem semelhantes ao gbrain. A adição de visualização até parece melhor. No fim, acho que também vai ser preciso verificar se isso realmente funciona bem.