- GitHub 仓库
- akitaonrails/ai-memory
- 总 Stars
- ★ 9,924
- 主要语言
- Rust
akitaonrails（巴西 Ruby 社区知名作者 Fábio Akita）今年 5 月 21 日开源的 Rust 项目，目标是解决一个真实痛点：每个 AI 编程助手都各记各的——Claude Code 的笔记只留在本机，换成 Codex 就得把架构、踩过的坑重新讲一遍。ai-memory 把「长期记忆」做成独立服务：一份 git 备份的 Markdown wiki 作为真理源，20 多个 agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Grok、Kimi、Kiro 等）通过 lifecycle hooks 和 MCP 共用它。
这东西是什么
一句话：给 AI 编程助手配一个不随工具切换而失忆的「第二大脑」。记忆的源头是普通 .md 文件，你可以用 grep 翻、用 Obsidian 打开手改，数据库只是可重建的派生索引，没有向量黑盒。捕获、检索、交接默认走零 LLM 调用——不花一分钱 API 费用也能跑。
它能替你干什么
- 跨 agent 接力：
ai-memory run启动新 agent，旧会话的进度、失败尝试、开放问题打包成「交接包」带过去，每个交接有归属且只能被认领一次； - 跨项目画像：你的包管理器、测试习惯、架构偏好会自动带到每个新仓库，不用反复自我介绍；
- 跨设备同步：记忆住在你自己跑的 server 上，台式机没干完的活，笔记本打开接着干；
- 团队共享：全员指向一台服务器，知识按项目共享、个人交接触保持私密，多用户鉴权和审计日志内置，不收「团队版」税。
哪些人会用得上
同时用两三个 coding agent 的人最有体感；经常换电脑、或在台式机和笔记本之间来回切的人；想给小团队搭一套共享知识库、又不想被 SaaS 绑定的团队。纯新手如果只用一个 agent，暂时可以先不折腾。
先看清这几处
- 需要自己跑一个 server，Linux/macOS 两条命令装好，Windows 目前只有 WSL2 稳定、原生支持标 experimental；
- 记忆老化机制默认只「延长保留」，改写、压缩、去重这类动内容的动作默认关闭，动手前先读文档；
- API 实测：9924 star、718 fork、10 个 open issue，10 月 17 日还有 push，维护跟得上。
站长点评
我选它，是因为「记忆」是 agent 赛道里各家都在做、却没人做好的脏活。Mem0、Zep 那类方案多半把记忆锁进自家黑盒，ai-memory 反其道而行：git 里的 Markdown 就是全部真相，obsidian 都能打开看——这很对程序员的胃口。把「跨 agent 交接」做成类型化协议（一次只认领一次），才是多人多工具场景真正的刚需。Rust 单二进制分发也干净。接近 1 万 star、issue 只有 10 个，说明作者控场能力不错，值得一个位置。——站长
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