TencentDB Agent Memory v2.0: MIT-lisensiert teamminne for Claude Code

Der de fleste minneløsninger for KI-agenter lagrer samtalehistorikk per bruker, forsøker Tencent å gjøre erfaring til noe som sirkulerer i et team. Selskapet slapp v2.0.0 av TencentDB Agent Memory 3. august, og utgivelsesnotatet beskriver den som første versjon der alle fire minnetypene er fullt åpne. Repoet ligger under MIT-lisens på GitHub, er skrevet i TypeScript og har passert 17 800 stjerner siden det ble lagt ut 7. april.

De fire typene er Chat Memory, Skill, Wiki og CodeGraph. Chat Memory destillerer råe samtaler i fire lag, fra L0 rålogg til L3 langtidsprofil, slik at preferanser og beslutninger overlever et sesjonsbytte. Skill trekker ut gjenbrukbare arbeidsmåter fra oppgaver som faktisk gikk gjennom, med versjon, ressursfiler, triggergrenser, kjøresteg og valideringsregler. Wiki gjør dokumentasjon til strukturerte sider med lenkegraf. CodeGraph indekserer symboler, filer og kallrelasjoner, slik at agenten kan gjøre konsekvensanalyse før den endrer kode.

Den delen som er mest direkte brukbar er Memory Proxy. Den taler både Anthropics og OpenAIs protokoll, på /claude-code/{spaceId}/v1/messages og /v1/chat/completions, og setter seg mellom kodeagenten din og modellen. For hver runde limer den agentens L2- og L3-minner, matchende Skills og utdrag fra Wiki og CodeGraph inn i systemprompten før forespørselen sendes videre. Første runde bruker AskUserQuestion til å la deg velge team, agent og oppgave, og proxyen husker bindingen etterpå.

«La agentens erfaring, dokumenter og kode legge seg som gjenbrukbare ressurser, slik at neste agent kan lese inn lagringsfilen» — TencentDB Agent Memory, utgivelsesnotat for v2.0.0

Nytt i v2.0.0 er tvungen arkivering av Skills, planlagt automatisk synkronisering av CodeGraph mot repoet, og at systemadministratorer også kan bruke ressursstyringen. Tilgang styres i tre nivåer: private, team og restricted med tilgangslister på bruker, rolle og agent. Panelet har også fått språkbytte mellom kinesisk og engelsk, som er verdt å merke seg fordi installasjonsdokumentasjonen finnes i begge språk.

Hva bør du gjøre?

1. Klon repoet og kjør start-all.sh under deploy/global-images. Skriptet henter de tre Docker-bildene, kjører init-admin, og skriver ut en ferdig kommando du kan lime inn i kodeagenten. Panelet ligger på port 8125.
2. Fyll inn to sett LLM-parametere i .env før du starter: ett for minnegruppen som destillerer, og ett for proxyen som videresender. Bildene finnes for både amd64 og arm64, så en ARM-server duger.
3. Tenk gjennom hva et delt minnelager faktisk får se. Proxyen står mellom kodeagenten og modellen og leser alt som passerer, så en selvhostet instans er forutsetningen hvis kildekoden ikke skal ut av huset. stop-all.sh med purge fjerner volumer og admin-nøkkel om du bare vil prøve.