开源AI跨工具记忆聚合工具Memmy发布 统一Agent记忆

你肯定有过这种时刻： 用 Claude Code、Codex、Cursor 开过的 session 数不清，真想找回某次讨论时根本翻不到。只能开新窗口，把项目背景重讲一遍。上一个 session 里磨出来的技术决策、踩过的坑、约定好的写法——一条都没积累下来。

我的Mac上光这种记忆就躺着 2832 条：Codex 1704 条、Claude Code 713 条、Cursor 152 条……全是过去几个月一句一句喂出去的，散在 5 个互不相通的工具里。

我用 @Memmy_ai 把它们全收回来了。

让我惊讶的是，这么好的项目居然开源： GitHub: 官网： AI 换了，仍然认识同一个你，知道你习惯怎么做事，还能接着上一项任务继续干。

一句话说：Let every AI remember the same you——让每个 AI 都记得同一个你。

先看这条 3 分钟视频，实测细节在楼下 🧵

三层框架 + 三层实测 这个“连续性”具体拆成三层，都是我自己的实测：

1️⃣ AI 换了，仍然认识同一个你 装上 Memmy，授权它扫已有 Agent 的历史目录（支持 Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes），导出 2832 条记忆——去重、分类，提成偏好、决策、项目背景、踩过的坑，再给你一份 First Meeting Report。之后不管用哪个 AI 工具，它每次只调出跟当前任务最相关的那部分——全塞进去的话 context window 直接撑爆。

2️⃣ AI 换了，仍然知道你习惯怎么做事 视频里那个证券从业者，在工作电脑上教会 Agent 一套自己的公司分析框架。之后在手机 Telegram 里分析另一家公司，只说了句“用我偏好的框架”——六条规则一个字没再敲，分析直接按框架做完。换到 Hermes 再试，照样认。

这个能力在我自己的 Memmy 里能看到实物：“经验”页放它总结的“什么情况下该怎么做”，你审一眼再启用；“场域认知”页是它对你工作场景的判断——我这份里有条 video replica agent environment，没人告诉过它，是它自己从对话里看出来的，准得有点意外。

3️⃣ AI 换了，仍然能接着上一项任务继续干 在 Codex 里干到一半撞上用量限制？直接切到 Claude Code，通过 Memmy 恢复任务记忆接着干——最初目标、已做的操作、关键约束、该从哪步继续，都在，比复制聊天记录细得多。

我最欣赏的功能：Hook 机制 整篇我最欣赏的一点：记忆不是装机那天扫一次就定格。

Memmy 给每个 Agent 装 Hook 或插件——Cursor、Claude Code、Codex 用 Hook，OpenCode、OpenClaw、Hermes 用插件。

装好之后，每一轮新对话自动采集进来，去重、过滤、按轮次合并成记忆；同步只读新增，不回扫旧历史。

记忆库跟着你干活一直在长。 我的 Codex 一项已经采了 57562 条消息。

记忆放哪：你决定，默认本地。 记忆引擎由 MemOS 驱动（我之前介绍过的 memos CLI 就是 MemTensor 家的），默认存本地 SQLite；记忆服务不可用时如实报错，不编“假记忆”。

定位上，Hermes、OpenClaw 是 personal agent；Memmy 完全不一样，做的是所有 Agent 共享的记忆层——从各个工具收，也供回各个工具。

同时开着两个以上 Agent 的人，直接装：
▸ 7 月 30 号上 Product Hunt
▸ 注册送 2M tokens（GPT-5.6 Luna），也能切自有 API Key 换自己的模型
▸ macOS 12+ / Windows 10+，免费使用（不是完全开源），CLI 要 Node 22+

官网： GitHub: