agentmemory - Sistema de memoria persistente para agentes de codificación con IA

 (github.com/rohitg00)
26 puntos por xguru 2026-05-22 | 3 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Resuelve el problema de que los agentes de codificación con IA olvidan todo cuando termina la sesión
  • Captura y comprime automáticamente el uso de herramientas en segundo plano, e inyecta el contexto al iniciar la siguiente sesión
  • Ya no hace falta volver a explicar el stack y la arquitectura en cada sesión; elimina el límite de 200 líneas y el problema de obsolescencia de la memoria integrada (CLAUDE.md)
  • Compatible con todos los agentes con soporte MCP·REST, como Claude Code, Cursor, Codex CLI y Gemini CLI; permite compartir un solo servidor
  • En el benchmark LongMemEval-S logra R@5 de 95.2% (mem0 68.5%, Letta 83.2%)
    • ~170K tokens al año, costo de ~$10 (o $0 si se usan embeddings locales)
    • Con base en 240 observaciones: 22K+ tokens → ~1,900 tokens (92% menos)
  • Fusiona búsqueda de triple flujo BM25 + Vector + Graph con RRF
    • Para coreano/CJK, al instalar @node-rs/jieba y tiny-segmenter se habilita segmentación por palabras
  • Integración de memoria de 4 niveles inspirada en la consolidación del sueño del cerebro humano:
    Working (uso de herramientas como memoria de corto plazo) → Episodic (resumen de sesión) → Semantic (extracción de hechos y patrones) → Procedural (flujo de trabajo y decisiones)
  • Incluye 51 herramientas MCP
    • Core: memory_recall, memory_save, memory_smart_search, memory_patterns
    • Multiagente: memory_lease, memory_signal_send/read, memory_mesh_sync
    • Gobernanza: memory_audit, memory_governance_delete, memory_snapshot_create (con versionado en Git)
  • Detección automática de proveedores de embeddings: Local all-MiniLM-L6-v2 (gratis y offline, +8 pp de recall frente a BM25-only), Gemini, OpenAI, Voyage, Cohere, OpenRouter
  • Visor en tiempo real (puerto 3113) + Session Replay
    • Flujo en vivo de observaciones, visualización del grafo de conocimiento, reproducción a velocidad de 0.5×–4×
    • Permite importar transcripciones JSONL de Claude Code con import-jsonl
  • Basado en el motor iii, por lo que no necesita Postgres, Redis, Express, pm2 ni Prometheus
    • Se puede ampliar con pubsub, cron, queue, sandbox y adaptador SQL usando iii worker add
  • Licencia Apache-2.0

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3 comentarios

 
forestkeep21 2026-05-22

Lo probé, pero todavía parece prematuro.
En la versión actual, el post session hook no está conectado, así que no se puede construir el grafo,
y el servidor MCP en general es lento (aprox. 3 segundos), por lo que la velocidad de procesamiento de la IA se vuelve mucho más lenta.

Les recomiendo usarlo cuando haya recibido más actualizaciones de versión.
 
unqocn 2026-05-22

Oh, gracias. Últimamente tenía curiosidad porque parece que están usando este proyecto en muchos lados...
 
hanje3765 2026-05-22

Extraer información de la sesión y hacer que se acumule con efecto compuesto parece una habilidad compound.
La forma de almacenamiento y la idea de aprovechar MCP se ven similares a gbrain.
Que le hayan agregado visualización sí parece una mejora.
Al final, también habrá que comprobar si realmente funciona bien.