Обычная память агента часто сводится к
CLAUDE.md / AGENTS.md - статичные правила проекта. Хорошо для “как писать код”, плохо для истории работы.agentmemory делает отдельный слой памяти для рабочих фактов: что уже пробовали, какие решения приняли, где была ошибка, какие файлы трогали, чем закончилась прошлая сессия.
Как это устроено:
🔵 хуки агента ловят события: старт сессии, запрос пользователя, вызовы инструментов, ошибки, compact, stop
🔵 сырые наблюдения чистятся от секретов, сжимаются и превращаются в факты, концепты, связи и краткие самари
🔵 поиск идет не только по ключевым словам, а через BM25 + векторы + граф связей
🔵 перед новой сессией агент может получить только релевантные куски памяти, а не весь архив подряд
Что дают MCP и skills:
Через MCP - Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Hermes и другие получают инструменты вроде
memory_save, memory_smart_search, memory_sessions, memory_timeline.skills - это инструкция агенту, когда этими MCP пользоваться. Без skills модель может видеть инструменты, но не понимать, в каких ситуациях нужно сохранить решение или поднять прошлый контекст.
Самый быстрый старт:
npm install -g @agentmemory/agentmemory
agentmemory
agentmemory connect claude-code
npx skills add rohitg00/agentmemory -y
Работает почти со всеми агентами.
По умолчанию может работать без LLM-провайдера - тогда память работает через BM25 и локальные embeddings. Чтобы она полноценно заработала, нужно подключить обычную модель, советуют использовать не топовые. Например:
deepseek/deepseek-v4-pro и qwen/qwen3-coderЧат