LibreAI / ИИ-агенты / agent-memory
// agents · tigerless-labs/agent-memory

agent-memory

agent-memory — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от tigerless-labs (tigerless-labs/agent-memory на GitHub). У него 2 646 звёзд на GitHub и 142 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 7 октября 2026.

Long-term memory runtime for AI agents — plain Markdown as truth, local ranked retrieval, no API key

★ 2,6 тыс. звёзд⑂ 142 форкаMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
tigerless-labs/agent-memory
Звёзды GitHub
2 646
Форки
142
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
7 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide which agents should share long-term memory and where the store should live (default ~/agent-memory-store).

  2. Get agent-memory

    Clone the repo and build the mem, mem-mcp and mem-hook binaries with uv sync --all-packages.

  3. Install and configure

    Run mem init, then mem setup --host claude-code / codex / muse-code to merge hooks, skills and MCP entries safely into each host.

  4. Run your first memory

    Record a decision with mem record, recall it with mem recall, then delete .index and mem rebuild to prove nothing was lost.

// возможности

Почему его любят

Markdown is the truth

One memory = one Markdown file with frontmatter (abstract, type, validity interval, links, provenance) — greppable, git-able and portable.

Ranked local retrieval

Recall returns an L0 list of paths/abstracts/scores (via BM25 FTS5, optionally fused with vectors), so the agent opens only the depth it needs.

Automatic writes

Distillation triggers at conversation boundaries (SessionStart/Stop/SessionEnd hooks) without the agent having to remember to write.

Sleep-time Manage layer

An independent consolidation pass on its own clock can add and update; deletions only ever arrive as proposals you confirm, and supersede keeps history (recall --as-of).

One store, many hosts

Claude Code, Codex CLI and Muse Code share one store through the same pipeline; the CLI is the universal fallback for anything that can run a shell command.

No keys, no network in the read path

There is no LLM client inside the library — judgement is borrowed from the host agent's own CLI, keeping writes visible in your transcript.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone and build

    Clone agent-memory and build its binaries with uv (Python 3.12+, no PyPI release yet).

    git clone https://github.com/tigerless-labs/agent-memory.git
    cd agent-memory
  2. Initialize a store

    Create the default store at ~/agent-memory-store (or set AGENT_MEMORY_STORE).

    mem init
  3. Wire it into your agent

    Probe and configure a host, then record and recall a first memory.

    mem setup --host claude-code
    mem record --type decision --field project=agent-memory --abstract "Markdown files are the single source of truth" --body "Indexes are rebuildable caches."
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains agent-memory?

tigerless-labs maintains it on GitHub.

Is it free?

Yes, MIT-licensed, and it runs entirely locally.

Does it need a paid API key?

No API key at all — the README stresses none of it needs one; distillation borrows the host agent's existing login/model.

How does it compare to Memary or Memobase?

Those are service/graph or profile systems. agent-memory is a local runtime whose store is plain Markdown files with a rebuildable index, shared across agent hosts.

How do I get started?

Clone, uv sync --all-packages, mem init, mem setup --host <your agent>, then mem record / mem recall.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

langmem

LangMem: long-term memory primitives for LangGraph agents that learn and adapt from conversations.

★ 1,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Memoh

Multi-agent platform where every agent gets its own computer and long-term memory.

★ 2,6 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

LongMemory

LongMemory: local-first memory for AI agents with temporal truth, provenance, and hybrid recall

★ 4,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

magic-context

Self-managing, unbounded context and long-term memory for coding agents: one session, for life.

★ 2,3 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

cognee

Open-source AI memory that gives agents persistent long-term recall.

★ 31,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

EverOS

One portable, local-first memory layer for every AI agent - Markdown-native, user-owned and self-evolving.

★ 13,4 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если agent-memory вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к agent-memory — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить agent-memory

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.