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akitaonrails/ai-memory

Memória de longo prazo para agentes de programação com IA, que mantém o contexto do projeto e as passagens de trabalho entre Claude Code, Codex, Cursor e outras CLIs de agentes.

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O que é?

ai-memory é uma camada de memória de longo prazo para agentes de programação com IA. Quando você para de trabalhar em um agente, como o Claude Code, e abre outro, como o OpenAI Codex, no mesmo projeto, o novo agente recebe uma passagem de trabalho que informa onde o trabalho parou, o que falhou e o que ainda está pendente. Assim, você não precisa explicar a arquitetura de novo a cada vez.

Hooks de ciclo de vida capturam prompts, chamadas de ferramentas e limites de sessão, higienizam esses dados antes do armazenamento e consolidam cada sessão em páginas Markdown em uma wiki com controle de versão no Git. A wiki é a fonte da verdade; o índice SQLite usado nas buscas pode ser reconstruído a partir desses arquivos. A recuperação combina busca de texto completo, correspondência de entidades e grafos e busca vetorial opcional. Por padrão, não são feitas chamadas a LLM, mas é possível configurar um provedor de LLM para obter resumos melhores e busca semântica.

O servidor roda na sua própria máquina, em um host de homelab ou em um servidor da rede local, e pode ser compartilhado por uma equipe com autenticação individual e um log de auditoria. Ele é distribuído como um único binário Rust e pode ser instalado por scripts, Docker, um módulo NixOS ou pacotes para Arch e Fedora.

Recursos principais

  • 01Passagens de trabalho compartilhadas entre mais de vinte CLIs de agentes, incluindo Claude Code, Codex, Cursor e Gemini CLI.
  • 02Memória armazenada em arquivos Markdown simples, em uma wiki com controle de versão no Git que pode ser editada manualmente.
  • 03Captura automática por meio de hooks de ciclo de vida, com higienização antes de qualquer dado ser armazenado.
  • 04Funciona sem chamadas a LLM por padrão; provedores de LLM e embeddings são opcionais.
  • 05Autenticação multiusuário, atribuição por pessoa e log de auditoria para uso em equipe.

Casos de uso

  • Alternar entre Claude Code e Codex no mesmo repositório sem perder o contexto.
  • Manter uma memória compartilhada do projeto em um servidor de homelab e retomar o trabalho em um laptop.
  • Oferecer à equipe uma base de conhecimento comum e auditável, que os agentes de todos os desenvolvedores podem consultar.
  • Continuar uma tarefa quando um agente atinge o limite de uso ou encerra a sessão antes de registrar uma passagem de trabalho.

Início rápido

  1. 1

    Instale o binário no Linux ou macOS

    Instale seguindo as instruções oficiais do README
  2. 2

    Configure o diretório de dados, o serviço e a conexão com os agentes

    ai-memory setup
  3. 3

    Reinicie seus agentes e pergunte a um deles o que lembra sobre o projeto

Antes de usar

  • O suporte nativo ao Windows é experimental; a opção compatível é o WSL2.
  • Alguns agentes têm integração parcial: apenas via MCP, hooks ou ambientes gerenciados.
  • Para compartilhar a memória entre máquinas ou com uma equipe, é necessário executar seu próprio servidor.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é ai-memory?
Memória de longo prazo para agentes de programação com IA, que mantém o contexto do projeto e as passagens de trabalho entre Claude Code, Codex, Cursor e outras CLIs de agentes. ai-memory é uma camada de memória de longo prazo para agentes de programação com IA. Quando você para de trabalhar em um agente, como o Claude Code, e abre outro, como o OpenAI Codex, no mesmo projeto, o novo agente recebe uma passagem de trabalho que informa onde o trabalho parou, o que falhou e o que ainda está pendente. Assim, você não precisa explicar a arquitetura de novo a cada vez.
ai-memory é gratuito? Qual é a licença?
ai-memory é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
ai-memory ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de ai-memory foi em 19 de out. de 2026.
Para que posso usar ai-memory?
Alternar entre Claude Code e Codex no mesmo repositório sem perder o contexto. Manter uma memória compartilhada do projeto em um servidor de homelab e retomar o trabalho em um laptop. Oferecer à equipe uma base de conhecimento comum e auditável, que os agentes de todos os desenvolvedores podem consultar. Continuar uma tarefa quando um agente atinge o limite de uso ou encerra a sessão antes de registrar uma passagem de trabalho.
Como instalar ai-memory?
Instale o binário no Linux ou macOS Configure o diretório de dados, o serviço e a conexão com os agentes: ai-memory setup Reinicie seus agentes e pergunte a um deles o que lembra sobre o projeto
Onde consigo ai-memory?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/akitaonrails/ai-memory

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

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