#1 Persistent memory for AI coding agents based on real-world benchmarks
📊 Project Info
- Language
- TypeScript
- Stars
- ⭐ 15,106
- Forks
- 1,250
- Today
- +1,080
- Ranking
- #15
- Collection
- Overall
- Trending Date
- May 20, 2026
- Last Push
- 5/20/2026
🏷️ Topics
agentmemory 5分钟快速开始
agentmemory 为 AI 编码智能体提供持久化内存,自动捕获操作并跨会话注入上下文。只需一条命令即可部署。
🖥️ OS
⚙️ Runtime
🔧 Tools
📝 Steps
启动内存服务器
使用 npx 直接运行 agentmemory,无需安装。服务器默认在 localhost:3113 启动。
启动 agentmemory 内存服务器
$ npx @agentmemory/agentmemory运行演示脚本(可选)
在另一个终端中运行 demo 命令,它会模拟 3 个开发会话并演示语义搜索。
运行演示,展示记忆捕获和搜索
$ npx @agentmemory/agentmemory demo打开实时查看器
在浏览器中打开查看器,观察记忆的构建过程。
在浏览器中打开 agentmemory 查看器(macOS)
$ open http://localhost:3113将 agentmemory 连接到您的智能体(以 Claude Code 为例)
将以下 MCP 配置块添加到 Claude Code 的配置文件中(通常是 ~/.claude/claude_desktop_config.json 中的 mcpServers 对象)。
添加 MCP 服务器配置
$ 编辑 ~/.claude/claude_desktop_config.json,在 mcpServers 中添加:
{
"agentmemory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentmemory/agentmemory"]
}
}✅ 验证成功
运行 demo 后,在查看器中搜索 'database performance optimization',应返回 'N+1 query fix' 条目。
- ✓查看器显示记忆条目
- ✓搜索返回语义相关结果
- ✓智能体跨会话记住上下文
⚡ Quick Tips
🔍 Troubleshooting
❓ 端口 3113 被占用
→ 设置环境变量 PORT=其他端口,例如 PORT=4000 npx @agentmemory/agentmemory
❓ demo 命令提示 'server not running'
→ 确保先在一个终端中启动了 agentmemory 服务器,再在另一个终端运行 demo。
❓ MCP 配置后智能体不工作
→ 检查配置文件 JSON 格式是否正确,重启智能体应用。
🎯 Next Steps
阅读完整文档
访问 https://agent-memory.dev 查看详细配置和 API 文档。
集成到更多智能体
查看 README 中 Cursor、Gemini CLI 等智能体的配置方法。
探索高级功能
了解知识图谱、置信度评分、生命周期管理等高级特性。







