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akitaonrails/ai-memory

Memoria a largo plazo para agentes de programación con IA que conserva el contexto y los traspasos de proyectos en Claude Code, Codex, Cursor y otras CLI de agentes.

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¿Qué es?

ai-memory es una capa de memoria a largo plazo para agentes de programación con IA. Cuando dejas de trabajar con un agente, como Claude Code, y abres otro, como OpenAI Codex, en el mismo proyecto, el nuevo agente recibe un traspaso que describe en qué punto quedó el trabajo, qué falló y qué sigue pendiente, para que no tengas que volver a explicar la arquitectura cada vez.

Los hooks del ciclo de vida capturan prompts, llamadas a herramientas y límites entre sesiones, los sanea antes de almacenarlos y consolida cada sesión en páginas Markdown dentro de una wiki respaldada por Git. La wiki es la fuente de verdad; el índice SQLite usado para las búsquedas se puede reconstruir a partir de esos archivos. La recuperación combina búsqueda de texto completo, coincidencia de entidades y grafos, y búsqueda vectorial opcional. De forma predeterminada, no se hacen llamadas a LLM, aunque se puede configurar un proveedor de LLM para mejorar los resúmenes y la búsqueda semántica.

El servidor se ejecuta en tu propio equipo, en un host de homelab o en un servidor de LAN, y un equipo puede compartirlo con autenticación individual y un registro de auditoría. Se distribuye como un único binario de Rust y se instala mediante scripts, Docker, un módulo de NixOS o paquetes para Arch y Fedora.

Funciones clave

  • 01Traspasos compartidos entre más de veinte CLI de agentes, como Claude Code, Codex, Cursor y Gemini CLI.
  • 02Memoria almacenada como archivos Markdown de texto plano en una wiki respaldada por Git que se puede editar manualmente.
  • 03Captura automática mediante hooks del ciclo de vida, con saneamiento antes de almacenar cualquier dato.
  • 04Funciona sin llamadas a LLM de forma predeterminada; los proveedores de LLM y de embeddings son opcionales.
  • 05Autenticación multiusuario, atribución individual y registro de auditoría para el trabajo en equipo.

Casos de uso

  • Alternar entre Claude Code y Codex en el mismo repositorio sin perder el contexto.
  • Mantener una memoria compartida del proyecto en un servidor de homelab y retomar el trabajo desde una laptop.
  • Ofrecer a un equipo una base de conocimiento común y auditada que puedan consultar los agentes de todos los desarrolladores.
  • Continuar una tarea cuando un agente alcanza el límite de cuota o se cierra antes de escribir un traspaso.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el binario en Linux o macOS

    Instálalo siguiendo las instrucciones oficiales del README
  2. 2

    Configura el directorio de datos, el servicio y la conexión con los agentes

    ai-memory setup
  3. 3

    Reinicia tus agentes y pregúntale a uno qué recuerda del proyecto

Antes de usarlo

  • La compatibilidad nativa con Windows es experimental; la opción compatible es WSL2.
  • Algunos agentes solo están integrados parcialmente: únicamente mediante MCP, hooks o entornos gestionados.
  • Para compartir la memoria entre equipos o con un equipo, debes ejecutar tu propio servidor.

Temas

#ai-agents#llm#memory#mcp#claude-code#codex#rust#markdown

Preguntas frecuentes

¿Qué es ai-memory?
Memoria a largo plazo para agentes de programación con IA que conserva el contexto y los traspasos de proyectos en Claude Code, Codex, Cursor y otras CLI de agentes. ai-memory es una capa de memoria a largo plazo para agentes de programación con IA. Cuando dejas de trabajar con un agente, como Claude Code, y abres otro, como OpenAI Codex, en el mismo proyecto, el nuevo agente recibe un traspaso que describe en qué punto quedó el trabajo, qué falló y qué sigue pendiente, para que no tengas que volver a explicar la arquitectura cada vez.
¿ai-memory es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ai-memory es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ai-memory sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de ai-memory fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar ai-memory?
Alternar entre Claude Code y Codex en el mismo repositorio sin perder el contexto. Mantener una memoria compartida del proyecto en un servidor de homelab y retomar el trabajo desde una laptop. Ofrecer a un equipo una base de conocimiento común y auditada que puedan consultar los agentes de todos los desarrolladores. Continuar una tarea cuando un agente alcanza el límite de cuota o se cierra antes de escribir un traspaso.
¿Cómo se instala ai-memory?
Instala el binario en Linux o macOS Configura el directorio de datos, el servicio y la conexión con los agentes: ai-memory setup Reinicia tus agentes y pregúntale a uno qué recuerda del proyecto
¿Dónde consigo ai-memory?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/akitaonrails/ai-memory

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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