# AgentMemory

> ИИ-агент запоминает всё — объяснять дважды больше не придётся

Постоянная память для AI-агентов: Claude Code, Copilot, Cursor и других. Агент помнит контекст без повторных объяснений. Open source.

- Категории: Opensource, ИИ-агент, Инструменты разработчика
- Работает из России: Да
- Бизнес-модель: Freemium
- Сайт сервиса: https://github.com/rohitg00/agentmemory
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/agentmemory
- Обновлено: 2026-06-15

## Описание

Каждый раз объяснять агенту одно и то же — это не рабочий процесс, это каторга. AgentMemory решает именно эту проблему: он даёт AI-агентам постоянную память, которая не обнуляется при старте новой сессии.


Принцип простой. Вы настроили JWT-авторизацию в первой сессии — во второй агент уже знает, что вы используете jose middleware, где лежат тесты и почему вы выбрали jose, а не jsonwebtoken. Никакого повторного объяснения, никакого copy-paste из прошлых чатов. Агент просто помнит.


Под капотом работает гибридный поиск: BM25 + векторный + граф знаний с RRF-слиянием. На бенчмарке LongMemEval-S (500 вопросов, ICLR 2025) это даёт R@5 = 95.2% и MRR = 88.2% — против 86.2% у чистого BM25. Захват контекста происходит автоматически через хуки, без ручных вызовов и без необходимости что-то дописывать в промптах.


Подключается к большинству популярных агентов — Claude Code, Cursor, Copilot CLI, Codex, Gemini CLI, Aider, Windsurf и другим — через MCP, нативные плагины или REST API. Один сервер, одна память, общая для всех инструментов сразу.


Отдельно стоит упомянуть экономию токенов: по сравнению с подходом «вставить весь контекст вручную» (19.5M+ токенов в год и выход за пределы окна) AgentMemory укладывается примерно в 170K токенов при стоимости около $10 в год — или вообще в $0, если использовать локальные эмбеддинги на базе all-MiniLM-L6-v2.


Установка — одна команда через npm или npx, после чего агент сам скачивает инструкции, поднимает сервер памяти и подключается. Проект открытый, бенчмарки воспроизводимы локально, сравнение с конкурентами — в репозитории.

## Похожие сервисы в каталоге

- [Hermes Agent](https://ailibri.com/hermes-agent): Hermes Agent — агент с открытым исходным кодом от NousResearch, который развивается вместе с вами. Поддержка инструментов, веб-исследований и автоматизации зада
- [Openclaw Infra](https://ailibri.com/openclaw-infra): Openclaw Infra - Docker-инфраструктура для запуска AI-агентов OpenClaw с поддержкой Telegram. Простое развертывание нескольких агентов на одном сервере.
- [Kimi API Platform](https://ailibri.com/kimi-api-platform): Kimi K3 — флагманская модель с 2,8 трлн параметров, контекстом 1M токенов, поддержкой изображений и видео, Tool Calling. API для кодинга и работы со знаниями.
- [DeepSeek Harness](https://ailibri.com/deepseek-harness): Открытый agent harness с плагинной архитектурой, веб-интерфейсом, запуском через npm или из исходников, бесплатной лицензией MIT.
- [Claude Commerce Agents](https://ailibri.com/claude-commerce-agents): Открытый референсный репозиторий Anthropic: каркас покупательского и торгового агентов на Claude, четыре демо-вертикали и плагин для Claude Code.
- [Agent Plugins](https://ailibri.com/agent-plugins): Открытый формат упаковки плагинов для AI-агентов: манифест plugin.json, Agent Skills, MCP-серверы и клиентские расширения. Спецификация 1.0.0 и JSON-схемы.

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com