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Agent Memory

Agent Memory 为 AI Agent 提供基于 MCP 的持久化文件记忆能力。它通过将结构化记忆存储为文件，使 Agent 能跨会话保留上下文，并通过 Model Context Protocol（MCP）访问。

概述​

AI Agent 通常在会话间丢失所有上下文。Agent Memory 通过以下方式解决此问题：

  • 持久化存储 — 记忆在 Agent 重启和会话间持续保留
  • 文件架构 — 记忆以结构化文件形式存储，透明且可移植
  • MCP 接口 — 标准 Model Context Protocol 服务器，提供 30+ 工具，无缝集成 Agent
  • 沙箱执行 — 在受限环境中安全运行

前置条件​

  • Linux（x86_64 或 aarch64）
  • 兼容 MCP 的 Agent 运行时

安装​

方式一：anolisa CLI（推荐）​

anolisa install agent-memory

方式二：YUM（Alinux，需配置 ANOLISA YUM 源）​

sudo yum install agent-memory

方式三：源码编译（开发者）​

cd src/agent-memory && make build

快速开始​

# 1. 安装 Agent Memory
anolisa install agent-memory

# 2. 启动 MCP 服务器
agent-memory serve

# 3. 配置 Agent 运行时连接到 MCP 服务器
#    （参见下方集成章节）

集成​

Agent Memory 作为 MCP 服务器运行。配置 Agent 运行时进行连接：

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "agent-memory",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Agent 随后可在对话中通过 MCP 工具读写记忆。

MCP 工具​

Agent Memory 提供 30+ MCP 工具，主要分类如下：

文件操作​

  • mem_read / mem_write / mem_append / mem_edit — 读取、写入、追加、编辑记忆文件
  • mem_list / mem_grep / mem_diff — 列出、搜索、对比记忆内容
  • mem_mkdir / mem_remove — 管理记忆目录和文件
  • mem_promote — 提升记忆条目

会话与上下文​

  • mem_session_log — 记录会话活动
  • memory_search / memory_observe / memory_get_context — 语义搜索和上下文获取
  • memory_sessions / memory_timeline / memory_summary — 会话历史和摘要

维护​

  • mem_dream / mem_consolidate / mem_compact — 后台整合与压缩
  • mem_index_refresh — 刷新记忆索引
  • mem_snapshot / mem_snapshot_list / mem_snapshot_restore — 快照管理
  • mem_log / mem_revert — 历史日志和回退

任务管理​

  • memory_task_save / memory_task_resume / memory_task_list / memory_task_close — 保存和恢复多步骤任务

导入/导出与元数据​

  • mem_export / mem_import — 批量导出和导入
  • memory_about / memory_forget / memory_auto_created / memory_consent — 元数据和控制

配置​

配置文件：~/.anolisa/memory.toml

该文件为可选项，不会自动生成。不存在时 Agent Memory 使用内置默认值。仅在需要覆盖默认行为时创建。

# 示例：覆盖默认值
[storage]
path = "~/.anolisa/memory/"

[server]
transport = "stdio"

数据目录​

记忆文件默认存储于 ~/.anolisa/memory/。

常见问题​

Q：记忆存储在哪里？ A：默认存储在 ~/.anolisa/memory/，以结构化文件形式保存。

Q：配置文件是必需的吗？ A：不是。Agent Memory 使用内置默认值即可工作。~/.anolisa/memory.toml 为可选配置，仅在需要覆盖特定设置时使用。

Q：Agent Memory 能在沙箱环境中工作吗？ A：可以。Agent Memory 设计为可在受限/沙箱执行环境中运行。

Q：与 Tokenless 有何区别？ A：Tokenless 压缩上下文中的信息以节省 Token。Agent Memory 将知识卸载到持久化存储，使其无需出现在上下文中。