TencentDB Agent Memory — открытый проект от Tencent Cloud, который может служить общим «мозгом» для команды AI-агентов. Он сможет превратить переписки, документы и код в четыре типа переиспользуемой памяти: Chat Memory, Skill, LLM-Wiki и Code-Graph. Нужен тем, кто гоняет Claude Code, Codex, CodeBuddy и другие агенты и устал каждый раз заново объяснять им контекст проекта.
Идея простая: если контекст проекта объяснён один раз, в новой сессии повторять его не придётся. Если документы прочитаны, следующий агент не обязан начинать с первой страницы. Сервис собирает такой накопленный опыт в активы памяти, которые не привязаны к конкретному фреймворку — их можно перетаскивать между агентами, делить с командой и выдавать новичкам как готовый файл сохранения.
Chat Memory будет хранить предпочтения, факты, решения и историю общения. Сырые диалоги там дистиллируются по слоям — от L0 (разговор) до L3 (персона), проходя через атомы и сценарии. Каждый созданный агент автоматически получает свою память, так что заново представляться не придётся. Skill-библиотека соберёт рабочие приёмы: разбор инцидентов, код-ревью, чек-листы релиза. У скилла есть версии, файлы ресурсов, границы срабатывания, шаги выполнения и правила валидации. По умолчанию личные скиллы приватны, после ревью их можно расшарить команде и назначить другим агентам.
Wiki перегонит продуктовую документацию, спеки и рунбуки в структурированные страницы с графом связей. CodeGraph проиндексирует символы, файлы, вызовы и пути влияния — агент сможет посмотреть, кто вызывает функцию и что сломается при правке, до того как полезет менять код. Для холодного старта можно загрузить существующие репозитории, документы и старые сессии агентов: скиллы и Chat Memory из них извлекутся автоматически.
Управлять всем этим предлагается в панели Memory Hub: там создаются команды и агенты, а активы проходят ревью, шаринг и привязку. В одном месте видно владельцев, версии, статусы, видимость, счётчики использования и связи с агентами. Уровни доступа три: private — только владельцу, team — всей команде, restricted — точечно через ACL по пользователю, роли или агенту. Роли делятся на глобального системного админа, который заводит команды и пользователей, и командные Admin/Member.
Подключение обходится без плагинов, хуков и MCP-сервера: достаточно направить base URL агента на прокси, протокол остаётся прежним. Из коробки заявлена поддержка DeepSeek Harness, Claude Code, Codex, CodeBuddy, WorkBuddy, Hermes и OpenClaw, для остального есть гайд по универсальной интеграции. Разворачивается локально, на своей инфраструктуре: клонируете репозиторий, заполняете .env двумя наборами параметров LLM (для группы памяти и для прокси), запускаете start-all.sh — поднимутся memory-core, memory-hub и прокси, а панель откроется на localhost:8125. Исходный код открыт, Team Memory пока в статусе беты; для переезда с версий v1.x и v0.x есть отдельный инструмент миграции данных.
Оговорки тоже стоит держать в голове: Wiki и CodeGraph собираются асинхронно, до статуса ready придётся подождать. CodeGraph сейчас ориентирован в первую очередь на публичные HTTPS-репозитории, поддержку приватных и SSH-доступа ещё дорабатывают. А привязка активов к агентам пока ручная — полностью автоматическая маршрутизация памяти в разработке.
Блог