$ loading_
为 LLM 代理提供可自托管的语义记忆检索与写入能力
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"shared-memory" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
把这条信息保存到 shared-memory：用户偏好简洁回复、使用中文、关注 API 稳定性。
工具将偏好写入语义记忆层，供后续代理按语义检索使用。
在 shared-memory 中查找与“用户之前提过的部署限制和安全要求”相关的记忆。
返回语义上相关的历史记忆，帮助代理延续上下文。
记录当前项目背景到 shared-memory：目标是构建自托管 AI 助手，优先支持 MCP 工具集成。
项目背景被保存，后续任务中代理可按含义召回这些信息。
开发者在构建基于 MCP 的 LLM 代理时，可用它保存用户偏好、项目背景或历史结论。代理随后能按语义检索这些记忆，而不只依赖当前对话。
对数据控制有要求的团队可将其作为自托管记忆组件，为内部代理提供语义搜索与写入能力。这样可以减少对外部托管记忆服务的依赖。
研究或产品团队在多轮探索中，可让代理把关键发现写入共享记忆，并在后续任务中按主题召回。这样有助于保持工作连续性。
它是一个面向 LLM 代理的可移植、自托管语义记忆层。代理可以通过 Model Context Protocol 按含义搜索记忆并添加记忆。
给定描述表明它通过 Model Context Protocol 提供能力，适合接入支持 MCP 的代理或客户端。更具体的集成细节见源码仓库。
当前未提供文档节选，已知信息只有它是可自托管的。具体安装、运行时或配置方式见源码仓库。
为 AI 代理提供跨会话与设备的持久记忆管理，自动保存并按需高效加载上下文。
为 AI 代理提供语义记忆存储、检索与召回，持续积累长期智能。
为 AI 编码代理提供本地持久共享记忆，支持跨代理连续协作。
为 LLM 代理提供高效的文本与多模态长期记忆管理能力
为 AI 代理提供可追溯、可检索的长期记忆与冲突检测能力。
为 AI 代理提供可保存与检索上下文的共享长期记忆库