Agentmemory

Agentmemory

rohitg00 · Programación

Agentmemory es un runtime de memoria local-first que le da a tu agente de código con IA una memoria que sobrevive al final de una sesión. Es memoria persistente para agentes de código, sin la nube. Captura lo que hace el agente mediante hooks, destila los registros en bruto en memorias duraderas y recupera el contexto adecuado en milisegundos. Todo corre en tu máquina. No hay base de datos externa, almacén vectorial ni cola entre tu código y el agente que trabaja en él.

Vista previa de la interfaz de Agentmemory

Acerca de Agentmemory

Qué es Agentmemory

Agentmemory es una capa de memoria para agentes de código con IA, pensada para desarrolladores cansados de explicar otra vez el mismo proyecto a una sesión nueva cada mañana. Observa lo que hace el agente, convierte esas observaciones en memorias tipadas y devuelve las relevantes cuando empieza la tarea siguiente. Piénsalo como la memoria a largo plazo que tu agente de código nunca trajo de fábrica.

El proyecto es de código abierto y local-first. Las observaciones, memorias, lecciones y datos del grafo de tu agente se quedan en un solo runtime en tu propio hardware. Sin cuenta que crear. Sin almacén vectorial en la nube que pagar. Sin base de datos externa que mantener viva.

La mayor limitación es el alcance. Es una herramienta para desarrolladores, no un producto listo para usar por un usuario casual de chat. Da por hecho que montas tu propio flujo de agente. La captura y el recuerdo funcionan sin clave de LLM, pero la compresión, el resumen, la consolidación y la extracción del grafo solo se activan cuando conectas tu propia clave de proveedor de LLM.

Primeros pasos

  1. Instala el runtime con npx @agentmemory/agentmemory, o instálalo globalmente con npm y ejecuta agentmemory.
  2. Arranca el proceso. Levanta el motor, la API REST en el puerto 3111 y un visor en el puerto 3113 de una sola vez.
  3. Conecta tu agente con npx @agentmemory/agentmemory connect, que detecta los agentes de tu máquina y escribe los hooks o la configuración MCP adecuados para cada uno.
  4. Reinicia el agente o abre una sesión nueva para que recoja el nuevo cableado.
  5. Lanza un prompt para generar memoria, luego búscala o abre el visor para ver llegar las observaciones en vivo.

Información del producto

Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Agentmemory.

Plan gratuitoSí
Planes de pago$0
PlataformaWindows, macOS, Linux (Node.js runtime)
Desarrolladorrohitg00
CategoríaProgramación
Fecha de lanzamientoFeb 2025
Última actualizaciónSep 2025
Visitas al sitio web25.1K
Ranking global del sitio1.2M
Disponibilidad de la APISí

Ideal para

Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.

Usuarios

  • Desarrolladores en solitario que usan Claude Code, Codex o Cursor
  • Equipos pequeños que comparten un mismo código
  • Creadores preocupados por la privacidad

Tareas

  • Retomar un proyecto largo tras una pausa
  • Depurar problemas recurrentes
  • Incorporar un agente a un código ya existente

Casos de uso

  • Retomar el trabajo de ayer en un chat nuevo
  • Cambiar de herramienta a mitad de proyecto
  • Recortar el gasto de tokens en contexto repetido

Funciones clave

Captura automática basada en hooks

Agentmemory conecta doce hooks de captura automática en tu agente de código. Cada inicio de sesión, prompt, llamada a herramienta y parada cae en el flujo de memoria sin código de pegamento. Cada evento se vuelve una observación comprimida marcada con su origen y el agente que la produjo. Instala el plugin y la captura empieza. Eso es todo.

Recuerdo híbrido que sigue siendo rápido

El recuerdo de memoria de agentes aquí no es una sola consulta. La ruta principal de recuerdo ordena juntas las puntuaciones de BM25, vectores y grafo de conocimiento, y luego reordena en el dispositivo. Ese ángulo de recuperación del grafo de conocimiento es lo que atrapa tanto las coincidencias exactas por palabra clave como las basadas en significado. Un almacén vectorial común suele fallar con las del segundo tipo. Las versiones superadas quedan fuera de los resultados mientras su historial sigue siendo consultable.

Consolidación automática

Una vez que aportas una clave de proveedor de LLM, la consolidación corre al detener la sesión. Las observaciones en bruto se comprimen en memorias semánticas, los duplicados se fusionan, las filas obsoletas decaen con una puntuación de retención y las filas de auditoría registran todo el barrido. Esto es lo que evita que el almacén se convierta en un montón de registros imposible de buscar.

Superficie MCP nativa y gemelos REST

Es un servidor MCP de memoria completo, no un envoltorio fino. Cincuenta y cuatro herramientas MCP cubren guardar, recordar, búsqueda inteligente, sesiones, gobernanza, auditoría y exportación tras un solo servidor. Cada una tiene su gemelo REST bajo /agentmemory/*, así que puedes hacer curl, traerlo desde un navegador o pasarlo por proxy desde tu propio agente. Guardar un casi duplicado devuelve una pista similarTo en vez de una segunda copia.

Grafo de conocimiento y procedencia

Con una clave de LLM puesta y la extracción de grafo activada, las entidades y relaciones se extraen de las observaciones, incluidas las aristas temporales. Cada registro lleva procedencia en el momento de escritura, así que puedes decir si una memoria vino del usuario, del agente, de una herramienta, de una importación o de una fuente compartida.

Lecciones y reproducción de JSONL

Las lecciones viven en un índice BM25 dedicado con reordenación por confianza y recencia, así que una regla que guardas una vez vuelve cuando es relevante. Apunta el runtime a una transcripción JSONL de Claude Code y rehidrata la sesión, la indexa y deriva cristales y lecciones de lo que encuentra.

Visor integrado

Un visor local en el puerto 3113 te deja ver llegar las observaciones en tiempo real e inspeccionar el grafo que ha construido tu agente. Es la forma más rápida de confirmar que la captura, la indexación y el recuerdo funcionan antes de confiarle al almacén la memoria real del proyecto.

Ventajas y desventajas

Ventajas

  • Cero bases de datos externas significa que no hay nada extra que ejecutar, parchear ni pagar junto a tu agente.
  • El diseño local-first mantiene toda la memoria en tu propia máquina, una ventaja real para códigos privados.
  • El recuerdo híbrido funciona sin clave de LLM, así que puedes probarlo antes de conectar un proveedor.
  • Cincuenta y cuatro herramientas MCP más gemelos REST le dan una superficie amplia para flujos personalizados.
  • La memoria compartida entre distintos agentes te deja cambiar de herramienta sin perder el contexto del proyecto.

Desventajas

  • Es una herramienta para desarrolladores en fase temprana, así que espera asperezas y una comunidad más pequeña que la de servicios de memoria maduros.
  • La consolidación, el resumen y la extracción de grafo quedan apagados hasta que conectas tu propia clave de proveedor de LLM, lo que añade configuración y coste.
  • El flujo de CLI y configuración da por hecho que te manejas en una terminal, así que a los usuarios no técnicos les costará.

Preguntas frecuentes

Guarda cinco tipos de registros: observaciones en bruto de los hooks, memorias tipadas duraderas con cadenas de versiones, lecciones cortas, cristales de sesión congelados y un grafo de conocimiento de entidades y relaciones. Las memorias y las lecciones son las partes que consultarás más.

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