ai-memory guarda notas del proyecto para herramientas de programación con IA como Claude Code y Codex. Al iniciar otra sesión, proporciona el contexto guardado y herramientas para buscar trabajo anterior, para que dediques menos tiempo a volver a explicar tu proyecto.
ai-memoryFunciona con 35 agentes de programación, entre ellos Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok Build CLI
Esta herramienta es para quienes ya usan IA para trabajar con código. Almacena contexto fuera del agente para que las sesiones posteriores puedan recuperarlo.
Con la captura habilitada, se registran prompts y observaciones limitadas de las herramientas. Un proyecto vacío puede importar el historial local reciente de agentes en su primer uso. En modo de un solo usuario, las preferencias recurrentes pueden pasar de un proyecto a otro.
Estos valores por defecto describen ai-memory. Tu agente de programación tiene sus propias conexiones con proveedores y ajustes de datos.
Instala, configura e inicia. Las funciones predeterminadas de memoria no necesitan una clave API de proveedor de modelos.
ai-memory para uso individualLlevo un equipo pequeñoHaz el onboarding dejando que la gente le pregunte al proyecto.
ai-memory para equiposYa uso una herramienta de memoriaMem0, Zep, cognee, OpenViking, la memoria propia de Claude.
Comparar y migrarQuiero contribuir190 personas han aportado código hasta ahora.
Empieza a contribuirLa captura guarda observaciones de una sesión. Un traspaso resume el trabajo pendiente para la siguiente, mientras la wiki del proyecto conserva notas más duraderas. La ruta por defecto no necesita un modelo de lenguaje en la nube.
Captura
Consolida
Recuerda
Traspasa
Una wiki en git de archivos markdown planos
Los hooks registran prompts y observaciones limitadas de las herramientas. Las credenciales reconocidas se ocultan antes de almacenarlas, pero el filtro puede dejar pasar texto sensible.
Cuando termina una sesión, sus observaciones se convierten en una página markdown legible en la wiki del proyecto.
La siguiente sesión recibe un resumen y puede buscar páginas y observaciones guardadas. Las notas recuperadas pueden estar incompletas u obsoletas; contrasta las decisiones importantes con sus fuentes.
La siguiente sesión recoge el testigo, y solo una sesión puede reclamarlo. Funciona entre agentes y entre todas las máquinas que alcanzan el servidor.
No hay registro. La instalación por defecto solo escucha en tu máquina, así que nada más puede llegar a ella. Puedes añadirlo a un proyecto que ya está en marcha: la primera sesión importa el historial de agentes que tienes en disco.
# 1. Instala el binario: descargado, checksum verificado, sin root
curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh
# 2. Crea el directorio de datos, arranca el servicio y conecta cada agente que encuentre
ai-memory setup
# 3. Lanza tu agente a través de él
ai-memory run claude
Empieza con un proyecto sin datos sensibles y un operador que mantenga el servidor, las cuentas, las actualizaciones y las copias de seguridad. Comprueba quién puede leer y escribir en el proyecto antes de invitar a tus compañeros.
El software es gratuito. Tú proporcionas la máquina y su administración; los proveedores opcionales de modelos en la nube cobran a tus propias cuentas.
Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode y más comparten un servidor. Lo que uno aprendió esta mañana lo tiene el siguiente esta tarde.
Agentes y editoresMedidohit@5 mide si alguna sesión con la evidencia aparece entre los cinco primeros resultados. La prueba publicada incluye la captura. Mide recuperación, no precisión de las respuestas.
Qué se midióCualquier idiomaLa escritura sin espacios entre palabras necesita su propio índice; si no, un fragmento dentro de la frase no se encuentra nunca. ai-memory lo mantiene, y buscar en esas escrituras sigue sin ninguna llamada a un modelo.
Cómo funciona la recuperaciónCierra Claude Code y abre Codex en el mismo directorio. Arranca con un traspaso (handoff): qué se hizo, qué falló y qué sigue abierto.
Cómo funcionan los traspasosEjecuta un servidor y conecta ambas máquinas a él. La memoria está disponible mientras ese servidor sea accesible. Los eventos de hooks sin conexión esperan localmente su envío; dos servidores no se replican.
Un servidor, muchas máquinasConecta los agentes del equipo a un servidor. En los proyectos a los que tienen acceso, los nuevos integrantes pueden encontrar decisiones anteriores y sus fuentes antes de preguntar a sus compañeros.
ai-memory para equiposLos hooks son pequeños comandos activados por eventos de sesión del agente. Registran observaciones que se convierten en páginas markdown. Explora la wiki, busca en ella o edítala a mano.
Mira qué se guardaLas páginas de sesiones sin uso pueden eliminarse automáticamente. Puedes habilitar compactación o fusión para conservar versiones más cortas sin un modelo en la nube. Una pasada opcional en segundo plano usa el modelo de lenguaje configurado para fusionar páginas antiguas; las reescrituras de compactación y fusión pueden restaurarse.
Página leída
refuerza
Puntuación de retención
Barrido de olvido
¿Fría?
¿Fría?
Desalojar
Compactar
Una superviviente
historial de git
restore-page
Desalojar
Compactar
Una superviviente
Cada proyecto guarda su propia memoria. El perfil lleva cómo sueles trabajar, aprendido por sí solo de tus proyectos, y se lo entrega a cada proyecto nuevo al empezar la sesión, por debajo de las reglas del repositorio. Empieza un repositorio nuevo y el agente ya conoce tu base.
Mismo proyecto, cualquier agente
Claude Code
ai-memory
Codex
OpenCode
Proyecto A
Proyecto B
Proyecto C
Perfil
Proyecto nuevo
La mayoría de las herramientas de memoria necesitan un LLM, un almacén vectorial o una base de datos de grafos antes de recordar nada. ai-memory necesita un binario y una carpeta.
Comparación completa, incluido dónde ganan ellasUn MEMORY.md por portátil. Necesita: Claude Code, Una sola máquina.
La comodidad de "recuerda mi proyecto", en markdown.
Extractores de hechos. Necesita: Un LLM en cada turno, Un almacén vectorial.
Captura automática, sin la ceremonia de “recuerda esto”.
Grafo de conocimiento temporal. Necesita: Neo4j, FalkorDB o Neptune, Un LLM.
Las versiones de páginas permiten consultas históricas. ai-memory registra cuándo aprendió o sustituyó un hecho; la retención y la purga aún pueden eliminar datos.
Pipeline de grafo, vectores y relacional. Necesita: Python, Archivos locales de SQLite, LanceDB y Kuzu.
Procedencia, ranking ponderado por feedback y un plugin para Claude Code.
Memoria de documentos vivos, LLM obligatorio. Necesita: Un LLM o VLM, Embeddings, Postgres o un servicio alojado.
Memoria compilada en páginas vivas por un bucle de consolidación en segundo plano. ai-memory tiene una pasada de sueño opt-in y una puntuación de confianza por página.
¿Acabas de llegar? La página de contribución muestra adónde van los reportes de bugs, los pull requests y las integraciones con agentes nuevos.
Gratuito y de código abierto bajo la licencia MIT. Las funciones de memoria por defecto no necesitan una clave de API de modelo; tu agente de programación puede requerir su propia cuenta.