Новый проект
MemTensor/memmy-agent
Локальный хаб общей долгосрочной памяти и выполнения задач для Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw и других AI-агентов.
- Stars
- ★ 1.2k ↗ +275 за 7 дней
- Forks
- ⑂ 105
- Язык
- TypeScript
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Memmy объединяет долгосрочную память и локальную среду выполнения задач для нескольких AI-агентов, чтобы они использовали общий контекст, предпочтения и накопленный опыт. Движок памяти на базе MemOS собирает и структурирует знания, поддерживает поиск, запись, аналитику и импорт истории из Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw и Hermes Agent. Проект предоставляет desktop-приложение, CLI/TUI и OpenAI-совместимый API, работающие с едиными агентами, настройками и памятью. Расширение возможностей выполняется через MCP и Skills, включая работу с файлами, shell, вебом, генерацией изображений и управляемым Chromium-браузером. Поддерживаются подключения к Telegram, Discord, WeChat, Feishu, DingTalk, GitHub, Gmail, Notion, Slack и Jira, а также настройка разных моделей и режим BYOK. По умолчанию данные, конфигурация и состояние хранятся локально, но сценарий запуска из исходников использует облачный адрес, а браузерные инструменты отключаются при недоступности управляемого исполняемого файла.
Разработчики, технические специалисты и продвинутые пользователи AI-агентов, которым нужны общая долговременная память, локальное выполнение задач, интеграции с рабочими сервисами и возможность использовать собственные модели через BYOK.
Что внутри
- Общий слой долгосрочной памяти для Codex, Claude Code, Cursor, OpenClaw и других AI-агентов.
- Импорт истории внешних агентов с последующим извлечением знаний, предпочтений и рабочего контекста.
- Локальный Agent Runtime с оркестрацией задач, вызовами моделей, сессиями, MCP, Skills и автоматическим уплотнением контекста.
- Три точки доступа: desktop-приложение, CLI/TUI и OpenAI-совместимый API.
- Интеграции с каналами обмена сообщениями, рабочими сервисами и внешними инструментами через MCP и Skills.
- CLI memmy-memory для инициализации, проверки состояния, поиска, добавления и получения записей памяти.
Где применять
- Разработчикам, которые переключаются между Codex, Claude Code и Cursor и хотят сохранять единый контекст проектов и предпочтений.
- Пользователям персональных AI-агентов, которым нужно продолжать задачи между разными сессиями, интерфейсами и каналами связи.
- Командам и специалистам, автоматизирующим рабочие процессы через MCP, Skills, GitHub, Notion, Slack, Jira или почтовые сервисы.
- Владельцам локальных AI-инфраструктур, которым требуется контролируемое хранение памяти и конфигурации на собственной машине.
- Разработчикам, которым нужен локальный агент с CLI, desktop-интерфейсом и OpenAI-совместимым API для интеграции со своими приложениями.
Темы