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35,9 mil2,5 milGoMITActualizado hace 9 horas
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
Un centro de memoria compartida para equipos de agentes de IA que convierte conversaciones, documentos y código en recursos gobernados y compatibles con distintos frameworks de agentes.
- Estrellas
- 29,631
- Forks
- 2,978
- Issues abiertos
- 772
- Último commit
- hace 7 horas
¿Qué es?
TencentDB Agent Memory evita tener que volver a explicar los proyectos, releer documentos y redescubrir flujos de trabajo cada vez que un agente de IA inicia una sesión. Organiza cuatro tipos de recursos de memoria: Chat Memory, que guarda preferencias, datos y decisiones de los usuarios; Skills, extraídas de tareas completadas; una Wiki creada a partir de documentos y especificaciones de productos; y un CodeGraph que indexa símbolos, archivos, relaciones entre llamadas y rutas de impacto.
Los recursos se administran desde un panel de Memory Hub, donde se definen los equipos, los agentes y la propiedad. La visibilidad puede ser privada, para el equipo, restringida mediante ACL por usuario, rol o agente, o específica para un agente; además, cada agente recibe los recursos que necesita. Un Proxy permite conectar clientes existentes como Claude Code, Codex, CodeBuddy, Hermes y OpenClaw con solo cambiar la URL base, sin plugins ni servidores MCP.
El proyecto se despliega mediante scripts de inicio al estilo de Docker y requiere Node.js 22.16 o posterior. La Wiki y CodeGraph se procesan de forma asíncrona, y actualmente CodeGraph admite repositorios públicos HTTPS.
Funciones clave
- 01Chat Memory almacena preferencias, datos, decisiones e historial de interacciones en capas, desde la conversación sin procesar hasta la persona.
- 02Skills se extraen de conversaciones y llamadas a herramientas, e incluyen versiones, archivos de recursos y reglas de validación.
- 03Wiki convierte documentos en páginas estructuradas con un grafo de enlaces; CodeGraph indexa símbolos, llamadas y rutas de impacto.
- 04Los controles de visibilidad abarcan desde el acceso privado y para el equipo hasta el acceso restringido mediante ACL, con asignación de recursos por agente.
- 05Un Proxy conecta clientes de agentes existentes con solo cambiar la URL base, sin necesidad de plugins ni servidores MCP.
- 06La recuperación por capas combina BM25, búsqueda vectorial y RRF, con límites en la cantidad de elementos y el presupuesto de caracteres.
Casos de uso
- Compartir documentación sobre la arquitectura de un proyecto y análisis del impacto en el código entre agentes de programación de un equipo.
- Conservar las preferencias de los usuarios y las decisiones anteriores en nuevas sesiones de Claude Code o Codex.
- Convertir procedimientos de resolución de problemas o publicación que se usan con frecuencia en Skills reutilizables para agentes específicos.
- Importar repositorios, documentos e historial de conversaciones existentes para poner en marcha un nuevo equipo de agentes.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git - 2
Entra en el directorio deploy
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images - 3
Copia la plantilla env y completa los parámetros de LLM
cp .env.example .env - 4
Inicia todos los servicios con un solo comando y, después, abre http://localhost:8125
./start-all.sh
Antes de usarlo
- Antes de ejecutarlo, hay que completar dos conjuntos de parámetros de LLM (para el grupo de memoria y el grupo de proxy).
- El backend de almacenamiento de MongoDB es experimental y está desactivado de forma predeterminada.
- En los metadatos, la licencia figura como NOASSERTION, así que comprueba las condiciones de la licencia por tu cuenta, aunque la insignia del README indique MIT.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es TencentDB-Agent-Memory?
- Un centro de memoria compartida para equipos de agentes de IA que convierte conversaciones, documentos y código en recursos gobernados y compatibles con distintos frameworks de agentes. TencentDB Agent Memory evita tener que volver a explicar los proyectos, releer documentos y redescubrir flujos de trabajo cada vez que un agente de IA inicia una sesión. Organiza cuatro tipos de recursos de memoria: Chat Memory, que guarda preferencias, datos y decisiones de los usuarios; Skills, extraídas de tareas completadas; una Wiki creada a partir de documentos y especificaciones de productos; y un CodeGraph que indexa símbolos, archivos, relaciones entre llamadas y rutas de impacto.
- ¿TencentDB-Agent-Memory es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- TencentDB-Agent-Memory es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿TencentDB-Agent-Memory sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de TencentDB-Agent-Memory fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar TencentDB-Agent-Memory?
- Compartir documentación sobre la arquitectura de un proyecto y análisis del impacto en el código entre agentes de programación de un equipo. Conservar las preferencias de los usuarios y las decisiones anteriores en nuevas sesiones de Claude Code o Codex. Convertir procedimientos de resolución de problemas o publicación que se usan con frecuencia en Skills reutilizables para agentes específicos. Importar repositorios, documentos e historial de conversaciones existentes para poner en marcha un nuevo equipo de agentes.
- ¿Cómo se instala TencentDB-Agent-Memory?
- Clona el repositorio: git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git Entra en el directorio deploy: cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images Copia la plantilla env y completa los parámetros de LLM: cp .env.example .env Inicia todos los servicios con un solo comando y, después, abre http://localhost:8125: ./start-all.sh
- ¿Dónde consigo TencentDB-Agent-Memory?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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