Открытый агент для программирования: изучает проект, редактирует файлы и запускает тесты из терминала, приложения, браузера или редактора.
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
Общий хаб памяти для команд AI-агентов: превращает переписки, документы и код в общие управляемые ресурсы памяти для разных агентских фреймворков.
- Звёзды
- 29,631
- Форки
- 2,978
- Открытые issues
- 772
- Последний коммит
- 8 часов назад
Что это?
TencentDB Agent Memory избавляет от необходимости заново объяснять устройство проектов, перечитывать документы и искать рабочие процессы при каждом новом сеансе AI-агента. Система организует четыре типа ресурсов памяти: Chat Memory для предпочтений пользователей, фактов и решений; Skills, сформированные на основе выполненных задач; Wiki на основе документации и спецификаций продукта; и CodeGraph, индексирующий символы и файлы в коде, связи вызовов и пути влияния.
Ресурсы управляются через панель Memory Hub, где задаются команды, агенты и владельцы. Доступ может быть приватным, командным, ограниченным по ACL пользователя, роли или агента либо назначенным конкретному агенту; каждому агенту предоставляются нужные ему ресурсы. Proxy позволяет подключать существующие клиенты, например Claude Code, Codex, CodeBuddy, Hermes и OpenClaw, меняя базовый URL — плагины и MCP-серверы не нужны.
Проект разворачивается с помощью скриптов запуска в стиле Docker; требуется Node.js версии 22.16 или выше. Wiki и CodeGraph обрабатываются асинхронно, а CodeGraph пока поддерживает только общедоступные репозитории с HTTPS-доступом.
Ключевые возможности
- 01Chat Memory хранит предпочтения, факты, решения и историю взаимодействий, организуя их по уровням — от исходных диалогов до профиля пользователя.
- 02Skills извлекаются из диалогов и вызовов инструментов; для них предусмотрены версии, файлы ресурсов и правила валидации.
- 03Wiki преобразует документацию в структурированные страницы с графом ссылок; CodeGraph индексирует символы, вызовы и пути влияния.
- 04Настройки доступа охватывают режимы от приватного до командного и ограниченного на основе ACL; ресурсы можно назначать отдельным агентам.
- 05Proxy подключает существующие клиенты агентов через смену базового URL; плагины и MCP-серверы не требуются.
- 06Многоуровневый поиск объединяет BM25, векторный поиск и RRF и позволяет ограничивать число элементов и бюджет символов.
Сценарии использования
- Общий доступ команды агентов для написания кода к документации по архитектуре проектов и анализу влияния изменений в коде.
- Перенос предпочтений пользователей и принятых ранее решений в новые сеансы Claude Code или Codex.
- Преобразование часто используемых процедур устранения неполадок или выпуска релизов в переиспользуемые Skills для конкретных агентов.
- Импорт существующих репозиториев, документов и истории чатов для быстрого запуска новой команды агентов.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git - 2
Перейдите в каталог deploy
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images - 3
Скопируйте шаблон env и укажите параметры LLM
cp .env.example .env - 4
Запустите все сервисы одной командой, а затем откройте http://localhost:8125
./start-all.sh
Что важно знать
- Перед запуском необходимо указать два набора параметров LLM: для группы памяти и для группы прокси.
- Бэкенд хранения MongoDB является экспериментальным и по умолчанию отключён.
- В метаданных лицензия указана как NOASSERTION, поэтому самостоятельно проверьте её условия, несмотря на значок MIT в README.
Темы
Частые вопросы
- Что такое TencentDB-Agent-Memory?
- Общий хаб памяти для команд AI-агентов: превращает переписки, документы и код в общие управляемые ресурсы памяти для разных агентских фреймворков. TencentDB Agent Memory избавляет от необходимости заново объяснять устройство проектов, перечитывать документы и искать рабочие процессы при каждом новом сеансе AI-агента. Система организует четыре типа ресурсов памяти: Chat Memory для предпочтений пользователей, фактов и решений; Skills, сформированные на основе выполненных задач; Wiki на основе документации и спецификаций продукта; и CodeGraph, индексирующий символы и файлы в коде, связи вызовов и пути влияния.
- TencentDB-Agent-Memory можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- TencentDB-Agent-Memory распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- TencentDB-Agent-Memory всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в TencentDB-Agent-Memory — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать TencentDB-Agent-Memory?
- Общий доступ команды агентов для написания кода к документации по архитектуре проектов и анализу влияния изменений в коде. Перенос предпочтений пользователей и принятых ранее решений в новые сеансы Claude Code или Codex. Преобразование часто используемых процедур устранения неполадок или выпуска релизов в переиспользуемые Skills для конкретных агентов. Импорт существующих репозиториев, документов и истории чатов для быстрого запуска новой команды агентов.
- Как установить TencentDB-Agent-Memory?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git Перейдите в каталог deploy: cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images Скопируйте шаблон env и укажите параметры LLM: cp .env.example .env Запустите все сервисы одной командой, а затем откройте http://localhost:8125: ./start-all.sh
- Где скачать TencentDB-Agent-Memory?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Автономный open-source агент для исследований: формулирует вопросы, собирает веб- и локальные источники и пишет отчёты со ссылками, используя любую LLM-платформу.
Постоянная память для AI-агентов-разработчиков: автоматически сохраняет сессии и подбирает полезный контекст для следующих сессий в Claude Code, Cursor, Codex и других MCP-клиентах.
Открытый фреймворк для агентов: у AI-агента есть собственный Linux-десктоп в Docker, браузер и инструменты для работы с документами.
Apache Maka (Incubating) — рабочее пространство для агентов с интерфейсами Desktop, TUI и CLI, которое записывает каждое сообщение модели, вызов инструмента и решение о разрешении в журнал событий только для добавления.
Модульный учебный проект по Agentic RAG на LangGraph: иерархическая индексация, память диалога и уточнение запросов.