ai-memory הוא זיכרון לטווח ארוך לסוכני קוד מבוססי AI. אפשר לצאת מ-Claude Code באמצע משימה, לפתוח את Codex באותה תיקייה ולהמשיך, בלי להסביר מחדש את הארכיטקטורה, את הגישות שנכשלו ואת השאלות הפתוחות.
סוכן הקוד שלך כבר רושם הערות. הן יושבות על מחשב אחד ושייכות לסוכן אחד. מחליפים כלי והן נעלמות, ושאר הצוות בכלל לא רואה אותן. ai-memory הוא מה שנמצא מעבר לקירות האלה.
יוצאים מ-Claude Code ופותחים את Codex באותה תיקייה. הוא מתחיל מהעברת מקל (handoff): מה נעשה, מה נכשל ומה עדיין פתוח.
הזיכרון יושב בשרת קטן שמריצים בעצמכם: על הלפטופ, על מכונת homelab, איפה שרוצים. הפרויקט שעזבתם במחשב הנייח הוא הפרויקט שממשיכים בנייד.
מכוונים את כולם לשרת אחד. מה שהסשנים של אחד למדו, הסוכנים של כולם יכולים למצוא. עובדים חדשים שואלים את הפרויקט במקום להפריע לך.
ה-hooks (הוקים) לוכדים את העבודה בשקט. הסשנים הופכים לדפי markdown פשוטים, מתויקים ומקושרים זה לזה בוויקי מגובה git. אפשר להריץ עליו grep, לפתוח אותו ב-Obsidian ולערוך ידנית.
שלוש פקודות להתקנה. בלי חשבון ובלי מפתח API.
ai-memory ליחידיםמנהלים צוות קטןבקליטת אנשים חדשים, נותנים להם לשאול את הפרויקט.
ai-memory לצוותיםכבר משתמשים בכלי זיכרוןMem0, Zep, cognee, OpenViking, הזיכרון המובנה של Claude.
השוואה ומעבררוצים לתרוםעד עכשיו 101 אנשים הכניסו קוד.
מתחילים לתרוםכל ארבעת השלבים רצים ברקע, ובמסלול ברירת המחדל אין אף קריאה ל-LLM.
hooks של מחזור החיים רושמים פרומפטים, קריאות לכלים וגבולות סשן. סודות מוסרים לפני שמשהו נשמר.
כשסשן מסתיים, התצפיות שלו הופכות לדף markdown קריא בוויקי של הפרויקט.
הסשן הבא מקבל תדריך קצר ויכול לחפש בהכול: טקסט מלא, ישויות, קישורים ווקטורים, בדירוג משולב אחד.
הסשן הבא לוקח את מקל השליחים, ורק סשן אחד יכול לתפוס אותו. זה עובד בין סוכנים ובין כל המחשבים שמגיעים לשרת.
דפי סשן נערמים במשך חודשים. ai-memory נותן להם ציון, שומר את אלה שעדיין קוראים, ויכול לצמצם או למזג את השאר בלי LLM. סבב חלום אופציונלי נותן ל-LLM שלך למזג דפים קרים כשאתם לא ליד המחשב, וכל שכתוב אפשר לשחזר.
רוב כלי הזיכרון צריכים LLM, מאגר וקטורים או מסד נתונים גרפי לפני שהם זוכרים משהו. ai-memory צריך קובץ בינארי אחד ותיקייה.
ההשוואה המלאה, כולל איפה הם מנצחיםקובץ MEMORY.md לכל לפטופ. דורש: Claude Code, מחשב אחד.
הנוחות של "תזכור את הפרויקט שלי", ב-markdown.
מחלצי עובדות. דורש: LLM בכל תור, מאגר וקטורים.
לכידה אוטומטית, בלי טקס של "תזכור את זה".
גרף ידע טמפורלי. דורש: Neo4j, FalkorDB או Neptune, LLM.
עובדות מוחלפות בחדשות ולעולם לא נמחקות. אפשר לשאול מה היה נכון בנקודת זמן מסוימת.
צינור עיבוד של גרף, וקטורים ומסד רלציוני. דורש: שלושה מאגרים מסונכרנים, קריאת LLM לכל chunk, Python.
מעקב אחרי מקור המידע, דירוג שמשוקלל לפי פידבק ופלאגין ל-Claude Code.
זיכרון של מסמכים חיים, מחייב LLM. דורש: LLM או VLM, Embeddings, Postgres או שירות מנוהל.
זיכרון שלולאת איחוד ברקע מרכיבה לדפים חיים. ל-ai-memory יש סבב חלום שהוא opt-in וציון ביטחון לכל דף.
אין הרשמה. התקנת ברירת המחדל מאזינה רק על המחשב שלך, כך ששום דבר אחר לא יכול להגיע אליה. אפשר להוסיף אותו גם לפרויקט שכבר בעיצומו: הסשן הראשון מייבא את היסטוריית הסוכנים שכבר נמצאת על הדיסק.
# 1. מתקינים את הקובץ הבינארי (או מורידים אותו מדף ההורדות)
mise use -g github:akitaonrails/ai-memory
# 2. מפעילים את השרת. הוא מאזין רק על המחשב הזה.
ai-memory init
ai-memory serve --transport http --bind 127.0.0.1:49374
# 3. מריצים את הסוכן דרכו. ה-hooks וה-MCP מתחברים לבד.
ai-memory run claude
# בשרת: מכונת homelab או כל מחשב ב-LAN
TOKEN=$(ai-memory generate-auth-token)
docker run -d --name ai-memory --restart unless-stopped \
-p 0.0.0.0:49374:49374 -v ai-memory-data:/data \
-e AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="$TOKEN" \
-e AI_MEMORY_ALLOWED_HOSTS="<server-ip>,localhost" \
akitaonrails/ai-memory:latest
# בכל מחשב, לכל חבר צוות
export AI_MEMORY_SERVER_URL="http://<server-ip>:49374"
export AI_MEMORY_AUTH_TOKEN="<המפתח שלהם>"
ai-memory run claude
חדשים כאן? דף התרומה מראה לאן מגיעים דיווחי באגים, pull requests ואינטגרציות לסוכנים חדשים.
חינם ובקוד פתוח, ברישיון MIT. בלי חשבון ובלי מפתח API.