摘要：本文介绍了 agentmemory一个专为 Claude Code 等 AI 编程助手设计的本地记忆服务。它通过自动 hooks 和 MCP 协议，在会话中静默捕获、存储和检索项目上下文，解决了 LLM 助手“跨会话失忆”的核心痛点。agentmemory 完全本地运行，无需云端，核心记忆检索免费，并可选择低成本 LLM 进行记忆压缩，让 Claude Code 能记住你的项目架构、技术栈、历史问题和编码偏好，显著提升开发效率。

问题：AI 助手的「失忆症」

Claude Code 很强，但有一个结构性缺陷——每次会话独立。

你昨天跟它讲清楚了项目架构、技术选型、踩过的坑，今天打开新会话，一切从零开始。你要重新解释上下文，它要重新理解项目，然后可能再犯同样的错误。

这不是 Claude 的问题，是所有基于 LLM 的 agent 的共同问题：上下文窗口是临时的，没有跨会话的记忆机制。

agentmemory 是什么

agentmemory 是一个本地运行的记忆服务，专为 AI 编程助手设计。它通过 hooks 和 MCP 协议与 Claude Code 深度集成，在会话过程中自动捕获、存储、检索记忆，让 Claude 能跨会话记住你的项目。

核心定位：不改变你的工作流，静默地在后台建立记忆库。

核心能力

自动记忆捕获

通过 12 个自动触发的 hooks，agentmemory 在以下时机无感知地记录信息：

  • 会话开始 / 结束
  • 每次 tool call 前后
  • 重要决策和代码变更

开发者不需要手动「告诉」它记什么，它自己判断。

智能召回与上下文注入

新会话启动时，agentmemory 根据当前项目路径自动检索相关记忆，注入到 Claude 的上下文中。Claude 打开项目时就已经「知道」：

  • 这个项目用什么技术栈
  • 上次遇到了什么问题、怎么解决的
  • 你的编码偏好和约定

53 个 MCP 工具

除了自动能力，agentmemory 还暴露 53 个 MCP 工具，Claude 可以主动操作记忆：

memory_smart_search   智能语义搜索
memory_save           手动保存洞察
memory_recall         检索相关记忆
memory_sessions       查看历史会话
memory_consolidate    压缩合并旧记忆

架构概览

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Claude Code Session            │
│                                             │
│  ┌──────────┐   hooks    ┌───────────────┐  │
│  │ Claude   │ ─────────► │  agentmemory  │  │
│  │  Agent   │ ◄───────── │  server :3111 │  │
│  └──────────┘   MCP(53)  └───────┬───────┘  │
└────────────────────────────────  │  ────────┘
                                   │
                          ┌────────▼────────┐
                          │  本地存储        │
                          │  KV + 向量索引   │
                          │  + BM25 全文     │
                          └────────┬────────┘
                                   │
                          ┌────────▼────────┐
                          │  Viewer :3113   │
                          │  实时监控 + 回放  │
                          └─────────────────┘

服务完全本地运行，无需云端，无数据上传。

与 Claude Code Plan 的关系

agentmemory 本身不依赖 Anthropic API。

记忆的存储和检索用本地 BM25 + 向量模型（all-MiniLM-L6-v2，本地推理）完成，零额外费用。

可选配置一个 LLM 用于记忆压缩和合并（把大量碎片记忆整合成结构化知识）。如果不想额外付费，可以：

  • 选 Skip：纯 BM25 模式，无 LLM，免费
  • 配置 DeepSeek API：极低费用（$0.14/M tokens），比 Anthropic API 便宜一个数量级

Claude Code Plan 的会话费用不受影响。

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