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Seus agentes, seu SO, seus provedores

25 agentes de código e editores, quatro alvos de sistema operacional e uma lista de provedores de LLM e embeddings que você pode ignorar, porque tudo funciona sem nenhum.

Muitos agentes, uma memória

Cada agente se conecta ao mesmo servidor. O que o Claude Code aprendeu de manhã está lá quando você abre o Codex à tarde.

Diagrama hub and spoke: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode e Zed se conectam a uma única memória no centro.

Agentes e editores

Filtre por status e escolha uma linha para ver os comandos de instalação.

Claude Code Suportado

Claude Code
# as ferramentas de memória, via MCP
ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
# captura automática, pelos hooks de ciclo de vida
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply
# ou abra no modo gerenciado; os dois se configuram sozinhos
ai-memory run claude

Hooks e MCP. Roteamento por sessão opcional. Tire o --apply para imprimir a mudança sem gravar.

Agentes de código e editores suportados
AgenteStatusNotasai-memory run
SuportadoHooks e MCP. Roteamento por sessão opcional.Gerenciado
SuportadoHooks e MCP. O fim de sessão funciona a partir do Codex CLI 0.145.0.Gerenciado
SuportadoConfig de MCP e hooks de ciclo de vida.Abertura direta
SuportadoConfig de MCP e hooks de ciclo de vida.Abertura direta
SuportadoMCP remoto e um plugin TypeScript gerado.Gerenciado
SuportadoPlugin para a API beta. Espere mudanças frequentes no upstream.Gerenciado
SuportadoA captura funciona. Os handoffs chegam via MCP.Gerenciado
SuportadoHooks e MCP, incluindo captura pós-compactação.Abertura direta
SuportadoDez eventos de hook. Handoffs entram no primeiro prompt.Gerenciado
SuportadoTanto a engine v2 quanto a v3.Gerenciado
SuportadoMCP e quatro eventos de hook, com resume nativo.Gerenciado
SuportadoAs sessões fecham com finalize-session.Gerenciado
SuportadoUma extensão gerada faz a captura e a ponte com MCP.Gerenciado
SuportadoMCP nativo e uma extensão TypeScript.Gerenciado
SuportadoConfig de MCP e hooks nativos de plugin.Abertura direta
SuportadoA captura inclui eventos de subagentes.Abertura direta
SuportadoSeis triggers. A injeção de handoff funciona.Abertura direta
Só gerenciadoAbra com ai-memory run crush.Gerenciado
Só hooksCole nas configurações dele um snippet de hooks gerado.Abertura direta
Só MCPConecta via mcp-remote.Abertura direta
Só MCPO Copilot ainda não expõe hooks de ciclo de vida.Abertura direta
Só MCPRegistrado como context server.Abertura direta
Só MCPConfig de MCP por projeto.Abertura direta
Só MCPConfig de MCP por usuário.Abertura direta
ComunidadePlugin da comunidade, por MrLuciano.Abertura direta

O que cada status significa

Suportado
Captura automática pelos hooks de ciclo de vida, mais as ferramentas de memória via MCP.
Só MCP
O agente consegue buscar e escrever na memória. Ele não expõe hooks de ciclo de vida, então nada é capturado automaticamente.
Só hooks
As sessões são capturadas automaticamente. O agente não tem cliente MCP para consultar a memória.
Só gerenciado
Funciona quando aberto via ai-memory run. Não existe instalador de hooks separado.
Comunidade
Plugin mantido pela comunidade. O ai-memory em si não faz a instalação dele.
Experimental
Já vem na release e funciona, mas espere algumas arestas.

Detalhes por agente, locais dos arquivos de configuração e peculiaridades conhecidas estão na matriz de suporte e no guia de instalação do MCP.

Hooks capturam, MCP responde

São duas conexões separadas, e um agente com suporte completo tem as duas. Os status acima dizem quais o seu agente recebe.

Diagrama com duas pistas. Hooks: seu agente envia eventos para a memória por conta própria, que é a captura automática. MCP: seu agente manda uma requisição para a memória e recebe uma resposta, que são as ferramentas que o agente chama.

Hooks

Os eventos de ciclo de vida do agente disparam um comando pequeno que registra prompts, chamadas de ferramenta e os limites da sessão. Você não faz nada, e o agente não gasta tokens com isso. Segredos são removidos antes de qualquer coisa ser armazenada.

MCP

O agente ganha ferramentas de memória que pode chamar quando a conversa pede: buscar, ler uma página, escrever uma página, aceitar um handoff. Agentes que só têm MCP usam a memória por completo, mas nada é capturado a menos que eles escrevam.

Sistemas operacionais

Um binário Rust por plataforma. No Windows, o WSL2 é o caminho suportado e a build nativa é experimental.

Sistemas operacionais suportados
PlataformaStatusComo instalaNotas
LinuxSuportadoTarball da release, imagem Docker ou Podman, ou um pacote do AURx86_64 e ARM64. Binário nativo, Docker ou Podman, pacotes no AUR com units do systemd.
macOSSuportadoTarball da release com um agente launchd, Docker, ou o app de barra de menus compilado do código-fonteApple Silicon e Intel. Binário nativo com agente launchd, Docker, ou um app de barra de menus que você compila do código-fonte.
Windows via WSL2SuportadoO binário de Linux, dentro do WSL2Siga o caminho do Linux dentro do WSL2 e abra seu agente de lá.
Windows nativoExperimentalZip da release, wrapper para Docker Desktop, ou build a partir do código-fonteZip da release com ai-memory.exe, o wrapper para Docker Desktop ou build a partir do código-fonte.

Baixar a última releaseLeia o guia de Windows

Provedores de LLM e embeddings

Os dois são opcionais. Sem nenhum, os hooks continuam capturando, a busca continua funcionando, e toda sessão continua terminando com uma página de resumo e um handoff.

Embeddings: locais por padrão

Desde a 2.0, a busca vetorial roda in-process com um modelo aberto pequeno. Não precisa de chave de API nem de GPU. O modelo tem cerca de 87 MB, é baixado em background na primeira inicialização, e a busca híbrida liga no próximo restart. Se o download falhar, a busca continua funcionando em full-text.

  • Local, in-process (o padrão)
  • OpenAI
  • Voyage
  • Google Gemini
  • GitHub Copilot
  • Ollama, LM Studio, vLLM

Desative com embedding_provider = "none". Um provedor que você mesmo configurou nunca é sobrescrito.

LLM: desligado por padrão

Adicione um quando quiser consolidação escrita por LLM, ai-memory bootstrap, linting mais rico, auto-improve ou reranking. Um modelo pequeno e rápido é do tamanho certo para esse trabalho, quando o provedor deixa você escolher. Com login do Codex ou do ChatGPT, mantenha o modelo padrão do provedor, porque esse backend rejeita outros nomes de modelo. Logins de assinatura funcionam, então não é preciso ter uma chave de API paga de plataforma.

  • Anthropic
  • OpenAI
  • OpenAI OAuth / login do Codex CLI
  • GitHub Copilot
  • Google Gemini
  • OpenCode Go e Zen
  • Ollama
  • LM Studio
  • vLLM
  • Qualquer endpoint compatível com OpenAI

Teste um provedor com ai-memory llm-test. Cadeias de fallback são suportadas.

Modelos, padrões e custos estão no guia de provedores de LLM e no guia de embeddings locais.

Seu agente não está na lista?

Qualquer coisa que fale MCP já pode usar as ferramentas de memória hoje.

Registre um servidor MCP HTTP remoto neste endereço nas configurações do seu agente. Busca, leitura e escrita de páginas e handoffs funcionam. A captura automática precisa dos hooks de ciclo de vida, então sem eles o agente só lembra do que ele mesmo escreve.

Quer suporte completo para ele? O guia de contribuição de harness gerenciado descreve o que um adapter precisa provar, e a página de contribuição diz para onde vão issues e pull requests.

endpoint MCP
# o servidor local padrão
http://127.0.0.1:49374/mcp

Perguntas e respostas

Com quais agentes de código o ai-memory funciona?

A lista tem 25 agentes e editores, incluindo Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode. 17 deles têm tanto a captura automática pelos hooks de ciclo de vida quanto as ferramentas de memória via MCP.

Qual é a diferença entre hooks e MCP?

Os hooks capturam as sessões automaticamente: prompts, chamadas de ferramenta e limites de sessão são registrados sem o agente fazer nada. O MCP dá ao agente ferramentas que ele pode chamar para buscar e escrever na memória. Um agente com suporte completo tem os dois.

Meu agente não está na lista. Dá para usar mesmo assim?

Dá, se ele falar MCP. Aponte para http://127.0.0.1:49374/mcp e ele consegue buscar e escrever na memória. Sem hooks de ciclo de vida, nada é capturado automaticamente.

Preciso de um LLM ou de um provedor de embeddings?

Não. Os dois são opcionais. Desde a 2.0 os embeddings padrão rodam in-process com um modelo de cerca de 87 MB, baixado na primeira inicialização, e nenhuma chave de API entra na história.

O ai-memory roda no Windows?

Sim. O WSL2 é suportado pelo caminho do Linux. O Windows nativo é experimental e vem como um zip da release com o ai-memory.exe.

Dê memória aos seus agentes hoje.

Gratuito e open source sob a licença MIT. Sem conta e sem chave de API.