开源项目memmy-agent解决多AI Agent跨端记忆问题

我想很多人都有这个困扰：之前经常需要在Codex和Claude Code之间来回切换，现在又加上了最近爆火的DeepSeek Harness。

但是每次来回切换、或者想尝尝DSH的鲜的时候，我都得把背景重新讲一遍，确实挺烦的~

最近在GitHub上发现的一个开源项目 memmy-agent，把 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code接了进去，直接解决了困扰我很久的跨Agent 记忆的问题。

我用它做的事情很简单：把分散在不同 Agent 里的历史，沉淀到同一份个人上下文里，默认 Local-first，让它们都能调用。

我把它分别接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code 之后，我做了一个信号中继站小游戏。

我先在Codex 写完基础玩法，然后对话里说一句话：
第一次失败时，给玩家一次翻盘机会，别直接结束游戏。

但这句话我故意不写入代码、README 或者是本地记忆文件。

然后新开 DeepSeek Harness，它从 Memmy 直接读出了这条决定，非常丝滑。

再新开 Claude Code，它读代码前先复述了规则，再按这个方向把后续功能补完。

代码只能告诉下一个 Agent 项目做到哪，但那些留在对话里的决策，才影响着项目接下来往哪走。

以后，Agent 要记住的，不只是代码，还有你前面已经决定的决策和经验。

Memmy 不仅帮我解决了Agent记忆的问题，还让这些经验不再独属于某一个 Agent，而是只属于你。

Switch agents, not context。

Memmy 支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills多种方式，可以直接接着执行任务。

如果你也经常在多个 Agent 之间切换，可以拿自己的项目试一下。

项目GitHub：