TencentDB-Agent-Memory

给 AI 装个长期记忆，聊过的事它都记得

腾讯云推出的团队级 AI 智能体记忆中枢，将对话、文档与代码转化为聊天记忆、技能、LLM 知识库、代码图谱四类可复用记忆资产，跨智能体与框架共享治理。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 27152

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队TencentCloud

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

定价模式free

价格说明开源项目，本地部署，全部功能免费。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言TypeScript

技术栈/模型agent,ai-agent,embedding,llm,local-first,long-term-memory,memory,openclaw-plugin,vector-search

GitHub 星标★ 27152

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-07 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数5

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

本机已安装 git，可访问 GitHub 拉取仓库
系统具备 bash 环境，可执行 ./start-all.sh 脚本
需准备两组 LLM 参数（memory 组 + proxy 组）用于填入 .env
本机 8125 端口未被占用，用于访问管理面板

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把 TencentDB-Agent-Memory 仓库拉到本地任意目录，命令较长，请完整复制。
```
git clone https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory.git
```
2进入部署目录

切换到仓库中的 deploy/global-images 目录，所有启动操作都在这里执行。
```
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
```
3生成环境变量文件

把示例配置复制成实际的 .env 文件，后续所有参数都改在这个文件里。
```
cp .env.example .env
```
4填写两组LLM参数

用任意编辑器打开 .env，填入 memory 组和 proxy 组两套 LLM 参数，照着 .env.example 的字段填。
5一键启动全部服务

执行脚本会同时拉起 memory-core、memory-hub、proxy 三个服务，结束后会打印一行可直接粘贴到 Claude 的命令。
```
./start-all.sh
```
6打开管理面板

在浏览器访问 http://localhost:8125 查看面板，面板能打开说明服务已正常运行。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`memory 组 LLM 参数`	是	在 .env 中填写 memory 相关服务使用的 LLM 参数，字段以 .env.example 为准	`sk-xxxxxxxx（参照 .env.example 填写）`
`proxy 组 LLM 参数`	是	在 .env 中填写 proxy 服务使用的 LLM 参数，与 memory 组分开配置	`sk-xxxxxxxx（参照 .env.example 填写）`

如何确认成功

启动脚本跑完无报错，且浏览器访问 http://localhost:8125 能正常打开管理面板，即表示三个服务已启动成功。

常见问题

Q：启动后怎么接入 Claude 等智能体？

A：start-all.sh 执行完成后会直接打印一行命令，把这行命令原样粘贴到 Claude 中即可完成接入，无需手动拼参数。

Q：管理面板打不开怎么办？

A：先确认 start-all.sh 已正常执行完且未报错，再访问 http://localhost:8125；同时检查 8125 端口是否被其他程序占用。

Q：必须部署 MongoDB 吗？

A：不必须。MongoDB 存储后端目前是实验性功能且默认关闭，常规安装不需要配置它。

Q：想单独部署 Memory Hub 或停止清理服务？

A：完整安装文档见仓库中的 INSTALL.md（中文为 INSTALL_CN.md），涵盖独立部署、Proxy + Claude Code / CodeBuddy 用法、停止与清理、端口清单等。

注意事项

README 只给出整体一键启动流程，具体配置项名称与端口清单需查阅 INSTALL.md
必须先填好 memory 组与 proxy 组两套 LLM 参数，否则服务无法正常工作
README 中的克隆地址为 github.com/Tencent/...，若克隆失败可尝试改用 github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
MongoDB 存储后端为实验性、默认关闭，不要在生产路径上直接开启

核心亮点

将对话、文档、代码统一转化为四类可复用记忆资产（Chat Memory/Skill/LLM-Wiki/Code-Graph），覆盖团队级知识管理全链路
强调local-first与向量检索，支持跨智能体与框架共享，治理机制明确，适合企业级落地
TypeScript实现，插件生态（如OpenClaw）扩展性强，星标近1.9万验证了社区认可度

不足之处

团队级记忆治理的权限与冲突解决机制细节尚待文档深化
多框架适配的兼容性边界需更多实际案例验证

适用场景

企业团队构建共享知识库，统一管理多个AI Agent的长期记忆与技能沉淀
需要将代码库、文档和对话历史整合为可检索知识图谱的研发团队
跨框架（如LangChain、OpenClaw）部署Agent时，需要统一记忆层的中台场景

替代项目

Mem0、Letta（原MemGPT）、Zep

项目介绍

TencentDB-Agent-Memory 是智能体领域的开源项目，由 TencentCloud 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（27,152）位列前 2%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 3%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 18,663 增加到 27,152，净增 8,489。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。本地部署，全部功能免费。

它主要面向的使用场景是：企业团队构建共享知识库，统一管理多个AIAgent的长期记忆与技能沉淀。同类可对比的替代方案包括 Mem0、Letta（原MemGPT）、Zep。

上一篇：cua

下一篇：Auto-claude-code-research-in-sleep