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TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

Um hub de memória para equipes de agentes de IA que transforma conversas, documentos e código em ativos de memória compartilhados e governados, utilizáveis em diferentes frameworks de agentes.

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há 8 horas

O que é?

O TencentDB Agent Memory reduz o trabalho repetitivo de explicar projetos de novo, reler documentos e redescobrir fluxos de trabalho sempre que um agente de IA inicia uma sessão. Ele organiza quatro tipos de ativos de memória: Chat Memory, para preferências, fatos e decisões dos usuários; Skills extraídas de tarefas concluídas; uma Wiki criada a partir de documentos e especificações de produtos; e um CodeGraph que indexa símbolos do código, arquivos, relações entre chamadas e caminhos de impacto.

Os ativos são gerenciados em um painel Memory Hub, onde são definidos equipes, agentes e responsáveis. A visibilidade pode ser privada, para a equipe, restrita por ACL de usuário, função ou agente, ou específica para cada agente; cada agente recebe os ativos de que precisa. Um Proxy permite que clientes existentes, como Claude Code, Codex, CodeBuddy, Hermes e OpenClaw, se conectem alterando a URL base, sem plugins ou servidores MCP.

O projeto é implantado com scripts de inicialização no estilo Docker e requer Node.js 22.16 ou posterior. O processamento da Wiki e do CodeGraph é assíncrono, e atualmente o CodeGraph oferece suporte a repositórios públicos HTTPS.

Recursos principais

  • 01O Chat Memory armazena preferências, fatos, decisões e histórico de interações em camadas que vão da conversa bruta à persona.
  • 02As Skills são extraídas de conversas e chamadas de ferramentas, com versões, arquivos de recursos e regras de validação.
  • 03A Wiki transforma documentos em páginas estruturadas com um grafo de links; o CodeGraph indexa símbolos, chamadas e caminhos de impacto.
  • 04Os controles de visibilidade vão do acesso privado ao acesso da equipe e ao acesso restrito por ACL, com associação de ativos por agente.
  • 05Um Proxy conecta clientes de agentes existentes por meio da alteração da URL base, sem exigir plugins ou servidores MCP.
  • 06A recuperação em camadas combina BM25, busca vetorial e RRF, com limites para a quantidade de itens e o orçamento de caracteres.

Casos de uso

  • Compartilhar documentos sobre a arquitetura de projetos e análises de impacto no código entre agentes de programação de uma equipe.
  • Levar preferências dos usuários e decisões anteriores para novas sessões do Claude Code ou Codex.
  • Transformar procedimentos recorrentes de solução de problemas ou lançamento em Skills reutilizáveis para agentes específicos.
  • Importar repositórios, documentos e históricos de conversas existentes para preparar uma nova equipe de agentes.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório

    git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git
  2. 2

    Entre no diretório deploy

    cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
  3. 3

    Copie o modelo env e preencha os parâmetros do LLM

    cp .env.example .env
  4. 4

    Inicie todos os serviços com um único comando e, em seguida, acesse http://localhost:8125

    ./start-all.sh

Antes de usar

  • É necessário preencher dois conjuntos de parâmetros do LLM (para o grupo de memória e o grupo de proxy) antes de executar.
  • O backend de armazenamento MongoDB é experimental e vem desativado por padrão.
  • Nos metadados, a licença está listada como NOASSERTION. Portanto, verifique os termos da licença por conta própria, mesmo que o selo no README indique MIT.

Tópicos

#agent#ai-agent#long-term-memory#llm#vector-search#embedding#local-first#code-graph#memory#openclaw-plugin

Perguntas frequentes

O que é TencentDB-Agent-Memory?
Um hub de memória para equipes de agentes de IA que transforma conversas, documentos e código em ativos de memória compartilhados e governados, utilizáveis em diferentes frameworks de agentes. O TencentDB Agent Memory reduz o trabalho repetitivo de explicar projetos de novo, reler documentos e redescobrir fluxos de trabalho sempre que um agente de IA inicia uma sessão. Ele organiza quatro tipos de ativos de memória: Chat Memory, para preferências, fatos e decisões dos usuários; Skills extraídas de tarefas concluídas; uma Wiki criada a partir de documentos e especificações de produtos; e um CodeGraph que indexa símbolos do código, arquivos, relações entre chamadas e caminhos de impacto.
TencentDB-Agent-Memory é gratuito? Qual é a licença?
TencentDB-Agent-Memory é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
TencentDB-Agent-Memory ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de TencentDB-Agent-Memory foi em 19 de out. de 2026.
Para que posso usar TencentDB-Agent-Memory?
Compartilhar documentos sobre a arquitetura de projetos e análises de impacto no código entre agentes de programação de uma equipe. Levar preferências dos usuários e decisões anteriores para novas sessões do Claude Code ou Codex. Transformar procedimentos recorrentes de solução de problemas ou lançamento em Skills reutilizáveis para agentes específicos. Importar repositórios, documentos e históricos de conversas existentes para preparar uma nova equipe de agentes.
Como instalar TencentDB-Agent-Memory?
Clone o repositório: git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git Entre no diretório deploy: cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images Copie o modelo env e preencha os parâmetros do LLM: cp .env.example .env Inicie todos os serviços com um único comando e, em seguida, acesse http://localhost:8125: ./start-all.sh
Onde consigo TencentDB-Agent-Memory?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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