Bốn tháng, 15 nghìn sao.

TENCENTDB Agent Memory TencentCloud · TypeScript · MIT 15.219 SAO 1.386 FORK 4 THÁNG TUỔI có ngày tăng hơn 1.100 sao Bốn tháng, hơn 15 nghìn sao — một repo của Tencent dám hứa đúng một chuyện: agent của bạn sẽ thôi quên. Bắt đầu từ chỗ Mỗi phiên mới, lại từ đầu phiên 1 phiên 2 phiên 3 “dự án này là gì...” “dự án này là gì...” “dự án này là gì...” lại kể từ đầu: gì, code nằm đâu, đừng đụng module cũ vì mobile còn xài. token tra tiền cho đoạn kể lại Agent thì thông minh, ngắt nỗi bước ra khỏi cửa là quên sạch, và bạn đang trả tiền token cho đúng cái đoạn kể Repo này không lưu Không lưu chat Memory Hub Chat Memory người • bối cảnh Skill quy trình chạy được CodeGraph bản đồ gọi hàm Wiki tài liệu có link graph đã làm thành bốn tài sản: Chat Memory nhớ người và bối cảnh, Skill là quy trình đã chạy được, Wiki là tài liệu kết, CodeGraph là bản đồ gọi hàm của cả codebase. OpenClaw Claude Code CodeBuddy Hermes đối agent = trang bị lại Bốn thứ đó không dính vào framework nào, nên đổi agent chỉ là trang bị lại, từ đầu. file save của cả đội Chính tài liệu gọi thằng nó là file save của cả đội. Nó nhớ theo tầng hội thoại thô Chỗ hay nằm ở Hội thoại thô rơi xuống tầng L0, rồi lên: L1 là từng sự thật rời, L2 là bối cảnh gom theo dự án, L3 là chân dung dài hạn của bạn và Lúc lấy ra thì đi ngược: L2 với nhanh, cần chi tiết và L0 bằng BM25 cộng tìm kiếm vector. số item ký tự timeout context không bị nuốt và nó chặn trần theo số lượng, số gian chờ, để bộ của sổ context. Nhưng thứ ăn tiền Mỗi agent một bộ trang bị Scout Builder Reviewer Wiki CodeGraph Checklist lại là cái bảng Bạn lập đội, tạo từng agent, rồi phát cho mỗi đứa một bộ trang bị riêng: Scout ôm Wiki nghiên cứu, Builder ôm CodeGraph dự án, Reviewer ôm checklist phát hành. mặc định private muốn chia cho đội thì phải tự tay bấm chia. team chia kinh nghiệm, không chia đời tư. Dùng chung kinh nghiệm, đời tư. vậy nó có số không? token làm xong PersonaMem -61,38% +51,52% 48 -> 76 số do Tencent công bố khi cắm vào OpenClaw thì token giảm tới 61,38%, tỉ lệ làm xong tăng 51,52%, còn bài đo khả năng nhớ người dùng nhảy từ 48 lên 76 phần trăm. lệnh start-all, mở cổng localhost:8125 .env LLM_API_KEY= ĐỪNG LÀM LỘ API KEY hoá đơn nhỏ dài hơn agent Có điều bước đầu tiên là nhét hai bộ khoá LLM vào file chấm env, nên nhớ giùm: đừng có làm lộ API key lên GitHub, không thì agent chưa kịp nhớ gì mà hoá đơn rất dài. Đây mới là đoạn gắt OpenClaw Tokens 221.31M 3474.1M With Plugin Tokens 85.64M 2375.4M Relative Δ -61.38% -33.09% README - nhánh main Dòng SWE-bench ghi giảm 33,09% token, nhưng lấy (3474,1 - 2375,4) + 3474,1 = 31,63% 33,09% đã công bố lệch 1,46 điểm phần trăm, issue 813 tới giờ vẫn mở, và cái bảng vẫn nằm nguyên đó trên README. Vậy có nên cài không? nhánh mặc định 7 commit 441 pull request đang xếp hàng CodeGraph mới ưu tiên repo public gần tay · README ghi Team Memory beta MIT · bản 2.0.0 · cài một lệnh chạy ngay trên máy bạn Đỏ: nhánh mặc định của repo đang là nhánh feature vỏn vẹn 7 commit, với 441 pull request xếp Vàng: CodeGraph mới ưu tiên repo public, định phải gắn tay, và banner đầu README ghi rõ Team Memory còn Xanh: giấy phép MIT, vừa lên bản 2.0.0, cài một lệnh, và toàn bộ chạy ngay trên máy bạn. Câu hỏi để lại cho bạn CÀI NGAY bộ nhớ chung cho cả đội là hạ tầng bắt buộc — 15 nghìn sao trong 4 tháng không tự nhiên mà tôi ĐỢI ĐÃ kho nhớ chỉ biết cất, không biết phân xử — agent nhớ chắc nịch điều đã sai còn tệ hơn không nhớ nhau, và một agent đã sai thì còn tệ hơn agent chẳng nhớ gì. Bạn đứng phe nào, cài ngay hay đợi nó chín? thả xuống bình luận cài ngay hay đợi nó chín, thả xuống bình luận cho mình