agent-memory — инструмент, который сохраняет сведения из работы с ИИ-агентом и помогает находить их после закрытия сессии. Вместо того чтобы заново объяснять Claude Code или Codex решения по проекту, вы даёте им доступ к одному хранилищу Markdown-файлов. Инструмент рассчитан не только на задачи программирования: пользоваться им может агент, который умеет выполнять команды в терминале.
Как agent-memory хранит решения и находит нужное
Каждое воспоминание в agent-memory — отдельный файл Markdown: обычный текст с заголовками и служебными полями. Например, в таком файле можно сохранить решение по проекту, его краткое описание и ссылки на связанные записи. Файлы остаются главным источником данных, поэтому их можно просматривать как обычную папку, в том числе командами ls и grep.
Рядом работает локальный индекс SQLite — вспомогательная база для поиска. Она ранжирует результаты: показывает более подходящие записи раньше остальных. Если индекс удалить, записи не пропадут; README предлагает восстановить его командой mem rebuild. Основной поиск использует BM25 — способ оценить, насколько слова запроса соответствуют содержимому файлов. В README также описан необязательный векторный плагин для поиска по смысловому сходству.
Поиск не вставляет все найденные тексты в разговор с агентом. Команда mem recall сначала возвращает короткий список: описание в одну строку, путь к файлу, подходящее место в нём и оценку совпадения. Затем агент может открыть только оглавление, краткое описание или полный файл через mem read. Это помогает не загружать длинную историю проекта целиком, когда для ответа достаточно одного решения.
У хранилища есть файл MEMORY.md: агент получает его при начале сессии как краткий указатель записей. Другой механизм срабатывает на границах разговора и извлекает сведения для новых записей. По описанию проекта, сначала сохраняется полная копия исходного разговора. Поэтому установка затрагивает не только отдельные «полезные заметки», но и архив сессий — это важно, если в беседах есть чувствительные данные.
Отдельный фоновый проход, названный в README sleep-time, пересматривает накопленные записи: может добавлять и обновлять их, а удаление предлагает подтвердить человеку. Заменённые записи сохраняются, чтобы можно было восстановить историю решения и искать сведения по состоянию на дату через recall --as-of. Сама библиотека не требует ключа API и не содержит собственного клиента языковой модели: для оценки того, что записать, она обращается к подключённому агенту.
Кому нужна общая память между сессиями агентов
Если вы ведёте проект в Claude Code и часто повторяете, почему выбрали определённую структуру файлов, память может сохранить это решение и вернуть его в следующем разговоре. Если переходите между Claude Code и Codex CLI, оба инструмента могут работать с одним хранилищем. README также описывает подключение Muse Code.
Другой сценарий — проект с большим числом заметок, где просмотр всей папки уже неудобен. Тогда ранжированный поиск даст список кандидатов, а вы или агент откроете только нужные файлы. Возможность обращаться к памяти через командную строку важна и для других ИИ-агентов: поддержка MCP им для этого не обязательна.
Если вы решаете разовые вопросы в чате и не возвращаетесь к прежним решениям, отдельное хранилище вам, скорее всего, не нужно. Оно также не заменяет проверку ответов агента: README описывает способы найти и исправить запись, но не обещает, что каждая сохранённая формулировка будет верной.
Установка agent-memory из репозитория
Для установки нужны Python 3.12 или новее и uv. Готового выпуска в PyPI, согласно README, пока нет: проект ставят из копии репозитория. Выполните команды из инструкции:
git clone https://github.com/tigerless-labs/agent-memory.git
cd agent-memory
uv sync --all-packagesКоманда создаст исполняемые файлы mem, mem-mcp и mem-hook в .venv/bin. Чтобы терминал находил их из текущей папки репозитория, README предлагает добавить её в PATH:
export PATH="$PWD/.venv/bin:$PATH"Затем создайте хранилище:
mem initПо умолчанию файлы попадут в ~/agent-memory-store. Если нужна другая папка, используйте переменную AGENT_MEMORY_STORE и передайте её во всех средах, где запускаете агентов, а не только в одном окне терминала. Для подключения конкретного клиента README даёт отдельные команды:
mem setup --host claude-code
mem setup --host codex
mem setup --host muse-code --provider openrouterУспешное подключение завершается статусом READY: одна лишь запись настроек ещё не означает готовность. При повторном запуске setup, по описанию README, не дублирует свои хуки и навыки. Хук — действие, которое клиент запускает при событии вроде начала или завершения сессии; навык — набор инструкций для агента. Подробнее о таком формате — в материале про навыки для Claude и других агентов.
Если вам нужен ещё и MCP-сервер, README предлагает передать --mcp команде setup. MCP — способ предоставить агенту инструменты через отдельный сервер; без него остаётся доступна командная строка mem. Разницу между подключением сервера и обычным общением с моделью объясняем в руководстве что такое MCP и как подключить сервер.
Три команды для проверки памяти после установки
Первый пример из README записывает решение. Здесь decision — тип записи, project — поле проекта, abstract — краткое описание, а body — сам текст:
mem record --type decision --field project=agent-memory \
--abstract "Markdown files are the single source of truth" \
--body "Indexes are rebuildable caches."После этого можно спросить о сохранённом принципе. Ключ --json запрашивает результат в формате, который удобно обрабатывать программой; поиск должен вернуть подходящую запись из хранилища:
mem --json recall "source of truth"Второй пример показывает разницу между поиском и чтением. Запрос из README сначала выводит список найденных записей — по умолчанию до восьми, — а следующая команда открывает только заголовки выбранного файла. Вместо <name> нужно подставить имя записи из результатов:
mem recall "why files instead of a database"
mem read <name> --level outlineТретий пример проверяет, что индекс не служит единственным местом хранения. README предлагает удалить папку индекса в хранилище по умолчанию и собрать индекс заново:
rm -rf ~/agent-memory-store/.index && mem rebuildНе копируйте путь без проверки, если задали другое расположение через AGENT_MEMORY_STORE: команда удаления в примере рассчитана именно на ~/agent-memory-store. После пересборки записи должны остаться в Markdown-файлах.
Что проверить перед подключением хуков и MCP
На момент обзора репозиторий создан 1 сентября 2026 года, последний коммит в карточке датирован 19 октября 2026 года; у проекта 4385 звёзд и лицензия MIT. Это молодой проект, а число звёзд не подтверждает надёжность работы с вашими данными. Код мы не проверяли.
setup меняет настройки подключаемого клиента, устанавливает хуки и навык; с --mcp добавляет MCP-сервер. Инструмент читает и записывает файлы хранилища, сохраняет копии разговоров и может запускать обработку через клиент агента. Перед подключением решите, какие сведения допустимо оставлять в таком архиве, и проверьте расположение папки хранилища.
Для Codex есть отдельные ограничения: первый вызов MCP-инструмента может потребовать вашего подтверждения, а пользовательские хуки проходят проверку доверия. Если хранилище лежит за пределами рабочей папки Codex, агенту может понадобиться дополнительный доступ для записи журнала обращений; setup не расширяет права автоматически. Проверить подключение после установки можно командой mem doctor --host codex или mem doctor --host claude-code. Проверка по умолчанию делает минимальный запрос к подключённому агенту, поэтому отсутствие ключа API у самой библиотеки не означает, что выбранный клиент работает без доступа к своей модели.
Источник: репозиторий tigerless-labs/agent-memory.