O ai-memory salva notas de projeto para ferramentas de código com IA como Claude Code e Codex. Ao iniciar outra sessão, ele fornece o contexto salvo e ferramentas para buscar trabalhos anteriores, para você gastar menos tempo reexplicando o projeto.
ai-memoryFunciona com 35 agentes de código, incluindo Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Grok Build CLI
Esta ferramenta é para quem já usa IA para trabalhar com código. Ela armazena contexto fora do agente para que sessões futuras possam recuperá-lo.
Com a captura habilitada, prompts e observações limitadas das ferramentas são registrados. Um projeto vazio pode importar o histórico local recente dos agentes no primeiro uso. No modo de usuário único, preferências recorrentes podem passar de um projeto para outro.
Esses padrões descrevem o ai-memory. Seu agente de código tem suas próprias conexões com provedores e configurações de dados.
Instale, configure e inicie. Os recursos padrão de memória não precisam de chave de API de provedor de modelos.
ai-memory para uso individualLidero um time pequenoFaça o onboarding deixando as pessoas perguntarem para o projeto.
ai-memory para timesJá uso uma ferramenta de memóriaMem0, Zep, cognee, OpenViking, a memória do próprio Claude.
Comparar e migrarQuero contribuir190 pessoas já colocaram código no projeto.
Comece a contribuirA captura salva observações de uma sessão. Um handoff resume o trabalho inacabado para a próxima, enquanto a wiki do projeto guarda notas mais duradouras. O caminho padrão dispensa um modelo de linguagem na nuvem.
Captura
Consolidação
Recuperação
Handoff
Uma wiki em git, feita de markdown puro
Hooks registram prompts e observações limitadas das ferramentas. Credenciais reconhecidas são ocultadas antes do armazenamento, mas o filtro pode deixar passar texto sensível.
Quando uma sessão termina, as observações dela viram uma página markdown legível na wiki do projeto.
A próxima sessão recebe um briefing e pode pesquisar páginas e observações salvas. As notas recuperadas podem estar incompletas ou desatualizadas; confira decisões importantes nas fontes originais.
A próxima sessão pega o bastão, e só uma sessão consegue assumi-lo. Funciona entre agentes e entre todas as máquinas que alcançam o servidor.
Não tem cadastro. A instalação padrão escuta só na sua máquina, então nada de fora chega nela. Dá para adicionar a um projeto que já está em andamento: a primeira sessão importa o histórico de agentes que você tem em disco.
# 1. Instale o binário: baixado, checksum verificado, sem root
curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh
# 2. Crie o diretório de dados, suba o serviço e configure cada agente que ele achar
ai-memory setup
# 3. Abra seu agente por ele
ai-memory run claude
Comece com um projeto sem dados sensíveis e um operador que cuide do servidor, das contas, das atualizações e dos backups. Confira quem pode ler e escrever no projeto antes de convidar colegas.
O software é gratuito. Você fornece a máquina e cuida da administração; provedores opcionais de modelos na nuvem cobram nas suas próprias contas.
Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode e outros compartilham um servidor. O que um aprendeu de manhã está lá para o próximo à tarde.
Agentes e editoresMedidohit@5 mede se alguma sessão com a evidência aparece nos cinco primeiros resultados. O teste publicado inclui a captura. Mede recuperação, não acurácia das respostas.
O que foi medidoQualquer idiomaEscrita sem espaço entre palavras precisa de um índice próprio, senão um trecho no meio da frase nunca é encontrado. O ai-memory mantém esse índice, e buscar nesses sistemas de escrita continua sem nenhuma chamada de modelo.
Como funciona a recuperaçãoSaia do Claude Code, abra o Codex no mesmo diretório. Ele começa com um handoff: o que foi feito, o que falhou e o que ainda está em aberto.
Como funcionam os handoffsRode um servidor e conecte as duas máquinas a ele. A memória fica disponível enquanto esse servidor estiver acessível. Eventos de hooks offline aguardam envio localmente; dois servidores não replicam entre si.
Um servidor, várias máquinasConecte os agentes do time a um servidor. Nos projetos aos quais têm acesso, novos integrantes podem encontrar decisões anteriores e suas fontes antes de perguntar aos colegas.
ai-memory para timesHooks são pequenos comandos acionados por eventos da sessão do agente. Eles registram observações que viram páginas markdown. Navegue pela wiki, pesquise ou edite à mão.
Veja o que fica guardadoPáginas de sessões sem uso podem ser removidas automaticamente. Você pode habilitar compactação ou mesclagem para guardar versões menores sem um modelo na nuvem. Uma passada opcional em background usa o modelo de linguagem configurado para mesclar páginas antigas; as reescritas de compactação e mesclagem podem ser restauradas.
Página lida
reforça
Pontuação de retenção
Forget sweep
Fria?
Fria?
Descartar
Compactar
Uma sobrevivente
histórico git
restore-page
Descartar
Compactar
Uma sobrevivente
Cada projeto guarda a própria memória. O perfil leva como você costuma trabalhar, aprendido sozinho nos seus projetos, e entrega isso a cada projeto novo no início da sessão, abaixo das regras do repositório. Comece um repositório novo e o agente já conhece a sua base.
Mesmo projeto, qualquer agente
Claude Code
ai-memory
Codex
OpenCode
Projeto A
Projeto B
Projeto C
Perfil
Projeto novo
A maioria das ferramentas de memória precisa de um LLM, um banco vetorial ou um banco de grafos antes de lembrar de qualquer coisa. O ai-memory precisa de um binário e uma pasta.
Comparação completa, inclusive onde eles ganhamUm MEMORY.md por laptop. Precisa de: Claude Code, Uma máquina só.
A conveniência de “lembrar do meu projeto”, em markdown.
Extratores de fatos. Precisa de: Um LLM a cada turno, Um banco vetorial.
Captura automática, sem o ritual de “lembre disso”.
Grafo de conhecimento temporal. Precisa de: Neo4j, FalkorDB ou Neptune, Um LLM.
Versões de páginas permitem consultas históricas. ai-memory registra quando aprendeu ou substituiu um fato; retenção e purge ainda podem remover dados.
Pipeline de grafo, vetores e relacional. Precisa de: Python, Arquivos locais de SQLite, LanceDB e Kuzu.
Proveniência, ranking ponderado por feedback e um plugin para Claude Code.
Memória em documentos vivos, LLM obrigatório. Precisa de: Um LLM ou VLM, Embeddings, Postgres ou um serviço hospedado.
Memória compilada em páginas vivas por um loop de consolidação em background. O ai-memory tem uma passada de sonho opt-in e uma pontuação de confiança por página.
Chegou agora? A página de contribuição mostra para onde vão bug reports, pull requests e integrações com novos agentes.
Gratuito e open source sob a licença MIT. Os recursos padrão de memória não precisam de chave de API de modelo; seu agente de código pode exigir uma conta própria.