agentmemory
#1 Memoria persistente para agentes de codificación de IA basada en benchmarks del mundo real.
Haz que tu asistente de codificación recuerde interacciones anteriores, para que no tengas que repetir lo que dijiste.
Del README
npm install -g @agentmemory/agentmemory@latest
- Node.js 20 or newer with npm and npx (node -v, npm -v, and npx -v).
- macOS/Linux automatic iii-engine installation also needs curl, a POSIX sh, and tar. Minimal images such as node:20-slim may not include them.
- Native Windows requires the pinned iii-engine v0.11.2 iii.exe to be installed manually. WSL2 or Docker Desktop are the other supported paths.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras#1 Memoria persistente para agentes de codificación de IA basada en benchmarks del mundo real.
agentmemory tiene 27.8k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 2.4k veces. agentmemory está escrito principalmente en TypeScript. Se desarrolla activamente desde 2026. agentmemory está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: agentmemory, agents, ai, claude.
¿Qué es agentmemory?
#1 Memoria persistente para agentes de codificación de IA basada en benchmarks del mundo real.
¿agentmemory es de código abierto?
agentmemory es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿agentmemory es gratis?
Sí. agentmemory es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está agentmemory?
agentmemory está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito agentmemory?
agentmemory está escrito principalmente en TypeScript.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/rohitg00-agentmemory.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.