TencentDB Agent Memory v2.0.0：把团队记忆接到 Claude Code，PersonaMem 48% → 76%
项目信息
- 仓库：https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
- 文档站：https://tencentcloud.github.io/TencentDB-Agent-Memory/
- 许可：MIT
- Star：约 27.8k，2.7k fork
- 版本：v2.0.0（2026-08-03），v2.0.1 计划中
面向 AI Agent 团队的 team-level memory hub。核心目标是把对话、文档、代码转成可复用的记忆资产，再做治理、共享、装配，减少重复劳动：项目背景讲过一次，新会话不用重讲；文档读过一次，不用每个 Agent 从第一页重来；跑通的流程不用重新发现。
四类记忆资产
Chat Memory 分四层：L0 原始对话 → L1 原子事实/偏好/约束/事件 → L2 场景知识块 → L3 长期画像/人格。异步管线逐层提炼，跨会话保留偏好、决策与交互历史。
Skill 从跑通的任务/工具调用中提炼可复用 SOP，带版本、资源文件、触发边界、执行步骤、验证规则。个人 Skill 默认私有，审核后可共享给团队，并装配给其他 Agent。
Wiki 把产品文档、设计规范、运维 runbook 转成结构化页面加链接图谱（灵感来自 Karpathy 的 LLM Wiki）。
CodeGraph 索引代码符号、文件、调用关系、影响路径。Agent 改代码前可以查调用方/被调用方，做 impact analysis。v2.0 新增定时自动同步代码库。
Memory Hub（管理面板）
镜像 agentmemory/memory-hub，含 Panel + Knowledge Service。
- 建 Team / Agent，资产按 Owner / 版本 / 状态 / 可见性管理。
- 可见性四级：
private（仅 Owner 可读）、team（团队成员可读）、restricted（按 User/Role/Agent ACL 精确授权）、agent（同团队内定向装配）。 - Agent Loadout：给不同 Agent 绑定不同资产，调整优先级与使用方式。
- 角色两层：全局 System Admin（管用户与团队，也能用资产管理）；团队级 Admin / Member。资产归属用 Owner 追踪。
- Wiki + CodeGraph 工坊内置，导入代码库/文档后自动构建，异步执行，需等 ready。
Memory Proxy（零代码接入）
镜像 agentmemory/memory-proxy，端口 8096。
Claude Code 这类 coding agent 直接接入团队记忆的方式是把 Agent 的 base URL 指向 Proxy，不需要 plugin、hook 或 MCP server。
- 双协议：Anthropic 的
/claude-code/、/v1/messages，以及 OpenAI 的/v1/chat/completions。 - 首轮引导
sessionInit：通过 AskUserQuestion 让用户选 team/agent/task，proxy 记住绑定关系。 - 每轮注入：把该 agent 的 L2/L3 记忆、matched skill、wiki/code-graph 拼进 system prompt 再转发上游 LLM。
- 鉴权：
x-tdai-user-key→ 内核/v3/meta/auth/verify换user_id，按用户维度控制资产可见性。 - 默认关闭 auth / sessionInit / costGuard（这三项依赖内部服务），只做纯转发加 tdai-memory 上下文注入；开完整流水线见
context_proxy/config.example.yaml。 - 支持的客户端：Claude Code、Codex、CodeBuddy、WorkBuddy、DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等。
部署
git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
cp .env.example .env
$EDITOR .env # 填两组 LLM 参数：memory 组 + proxy 组
./start-all.sh # 一键拉起，完成后打印一条可直接粘进 Claude 的启动命令
面板地址：http://localhost:8125
镜像与端口
Docker Hub 公开 agentmemory 命名空间，多架构 linux/amd64 + linux/arm64，可固定 tag（如 :1.0.0-beta.1）。
| 镜像 | 容器 | 端口 | 作用 |
|---|---|---|---|
memory-core | tdai-memory-core | 8420 | 内核 gateway：记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面 |
memory-hub | tdai-memory-hub | 8125 / 8424 | 面板 + 知识服务合并镜像 |
proxy | tdai-proxy | 8096 | LLM 转发代理，coding agent 的 API 入口 |
首次启动自动 init-admin 并生成 .admin-key。stop-all.sh --purge 可清理 volume 与 admin key，重置环境。
单独启动：
./start-memory-core.sh（8420）./start-memory-hub.sh（8125+8424，需MEMORY_LLM_*）./start-proxy.sh（8096，需PROXY_UPSTREAM_*）
依赖关系：memory-core 无外部依赖，可独立起；memory-hub 能独立起，但 knowledge 调 memory-core 做 RAG 会失败，建议 core 先起；proxy 能独立起，但 auth/memory/skill 注入需要 core 才有效。
环境变量
memory 组（memory-core + memory-hub）：
MEMORY_LLM_BASE_URL：OpenAI 兼容 base URL，如https://api.deepseek.com/v1MEMORY_LLM_API_KEYMEMORY_LLM_MODEL：如deepseek-chatMEMORY_LLM_PROTOCOL：openai或anthropic，默认openai
proxy 组：
PROXY_UPSTREAM_URLPROXY_UPSTREAM_API_KEYPROXY_UPSTREAM_MODEL
MEMORY_HUB_PROXY_PUBLIC_URL 未设置时，脚本用 hostname -I / macOS 的 ipconfig getifaddr en0 自动探测宿主机 LAN IP，注入 metadata-instances.json.proxy_endpoint，供「客户端接入地址」卡片拼接（如 http://192.168.1.100:8096/codebuddy/default）。多网卡、公网域名或反代前置时需显式设置。
存储
MemoryCore 默认用 SQLite + 本地文件 + 进程内状态，不需要外部服务，只要一个 LLM API；默认关闭远程 embedding，用 BM25 检索。数据默认存在 ~/.memory…tencentdb/memory-tdai。MongoDB 存储后端为实验性，默认关闭。
API
/v3/conversation|atomic|scenario|core：L0–L3 强隔离数据面，新集成推荐/v3/skill、/v3/meta、/v3/knowledge/v3/tools/list与/v3/tools/call：按需读 wiki 页面、源码、影响路径/health
旧的 /v2 及 /capture /recall /search 兼容层仍在。
检索分层
正常走 L2/L3 做快速引导上下文；需要具体事实时用 BM25 + 向量 + RRF 回退到 L1/L0。结果受条数、字符预算、超时上限约束，避免记忆塞爆上下文窗口。
Benchmark
PersonaMem：无记忆 48% → 启用后 76%（+59%）。
注意项
- Wiki/CodeGraph 异步构建，需等 ready。
- CodeGraph 目前优先支持公开 HTTPS 仓库，私有仓库与 SSH 凭证支持仍在完善。
- Hub 支持手动资产绑定，全自动记忆路由还在迭代。
- 目前支持 OpenClaw、Hermes、Claude Code、CodeBuddy 及 SDK 集成，跨框架迁移在路线图上。
SDK
- TypeScript：
@tencentdb-agent-memory/memory-sdk-ts-v2，v3 严格 isolation - Python：
tencentdb-agent-memory-sdk-python，同步 + 异步，v3 子模块