LibreAI / ИИ-агенты / magic-context
// agents · cortexkit/magic-context

magic-context

magic-context — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от cortexkit (cortexkit/magic-context на GitHub). У него 2 283 звезды на GitHub и 133 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 2,3 тыс. звёзд⑂ 133 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
cortexkit/magic-context
Звёзды GitHub
2 283
Форки
133
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide which harness you will use it with (OpenCode, Pi, or OMP) and which model should act as historian.

  2. Get the project

    Run the setup wizard via the install script or npx; it detects your harnesses and configures the plugin for you.

  3. Install and configure

    Pick historian (and optionally dreamer) models in the generated config, and let the wizard disable the host's built-in compaction so the two do not conflict.

  4. Run your first task

    Restart your harness and keep working in the same session; memory capture, consolidation, and recall then happen in the background.

// возможности

Почему его любят

Historian compartmentalisation

A background historian compresses older history into chronological, importance-scored compartments so the live context window stays small without losing the thread.

Automatic memory capture

During compression, durable knowledge such as decisions, constraints, and conventions is lifted into categorised project memory, and agents can also write memories explicitly.

Dreamer consolidation

An optional overnight dreamer verifies memories against the codebase, curates duplicates and stale entries, and promotes recurring knowledge.

Cache-aware context management

Reductions are queued and applied at cache-safe moments, with a deterministic decay rendering, so the cached prompt prefix survives the session.

Cross-harness shared memory

OpenCode, Pi, and OMP share the same database, so project memories and embeddings pool across tools.

Setup wizard and doctor

The wizard auto-detects harnesses and resolves plugin conflicts, and the doctor command re-checks registration, conflicts, and database integrity.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the project (optional)

    Most users install through the wizard rather than from source.

    git clone https://github.com/cortexkit/magic-context.git
    cd magic-context
  2. Run the setup wizard

    The npx route works on any OS and targets a specific harness if you pass --harness.

    npx @cortexkit/magic-context@latest setup
  3. Verify and work

    Check the installation health, then restart your harness and continue in one long-lived session.

    npx @cortexkit/magic-context@latest doctor
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains it?

It is maintained by cortexkit as part of the CortexKit family of agent plugins.

Is it free to use?

Yes, it is MIT-licensed and free to install. You pay only for the models your harness and historian use, and the historian can run on a cheap or local model.

Does it need a paid API key?

You need model access for your coding harness and for the historian; that can be a provider API key or a local model, since embeddings default to a local model and the historian accepts any provider/model id.

How does it compare to a well-known alternative?

Built-in compaction in tools like OpenCode periodically summarises and drops history inside one session; Magic Context replaces that with continuous, cache-aware management plus durable cross-session project memory.

How do I get started?

Run npx @cortexkit/magic-context@latest setup, choose your historian model, restart your harness, and keep using the same session.

// 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

claude-mem

Give your coding agents a persistent memory that survives every session.

★ 97,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

agent-memory

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

★ 2,6 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

MemoryOS

A memory operating system for long-term, personalized AI agents.

★ 1,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

memobase

User-profile-based long-term memory for AI chatbot applications

★ 2,9 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 magic-context вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

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

Получить magic-context

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