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需源码安装
让你的工作在 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 等 Agent 之间接着做。
暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。 · 最近上游提交 2026/9/18 · 已提供中文文档
🍙 一个面向所有 AI 代理的个人 AI 代理与本地记忆中枢，为每个 AI 提供一份共享、完全可控的记忆和持久化上下文——所有 AI 记住的是同一个你。现已支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes Agent 等。
综合分
70.4
GitHub 分
70.4
用户评分
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★ Stars
1945
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add MemTensor/memmy-agent缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装，改用 GitHub 源安装
🟢实装验证通过· 2026/9/16
由 dsh-plugin-verify（GitHub Actions）在真实 dsh 环境安装成功，非静态推断。
数据截至 2026/9/19（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
安装兼容性检查需源码安装
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包memmy-agent（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎要求 >=20 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/16 05:59:25
用户评分
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README
让你的工作在 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 等 Agent 之间接着做。
项目简介 · 快速开始 · 技术实现 · 路线图 · 致谢 · 贡献者
English • 简体中文
Memmy 是什么？
跨 Agent 任务延续
你正在用的 Agent，大多都能接入
deepseek harness, openclaw, hermes, claude code, codex, cursor, workbuddy, openCode, pi...都能用!
cross-agent-cn.png
数据安全
data-security-cn.png
如何使用 Memmy？
完整安装和配置说明见 入门指南。
1. 桌面端（推荐）
点击官网或者 GitHub Release 下载。
[!TIP]
注册 Memmy 后，即可获得免费 Token，体验完整的 Memory + Agent Runtime。
体验额度：
注册赠送 Agent 任务体验 Token，当前额度和使用情况以应用内显示为准。
当体验额度用尽后，可切换至 BYOK 模式，使用自己的模型 API。
2. 使用 memmy CLI /TUI
tui.png
Linux x64 或 arm64（需 Node.js 22 或更高版本，并且 systemd 用户会话可用）可一行安装：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/memmy-agent/main/scripts/install.sh | bash
memmy
安装器会立即启用本地 Memory Service（memmy-memory.service）。首次裸执行 memmy 时，如尚未配置模型，会在当前终端进入配置向导；保存后启用 memmy-gateway.service，等待就绪并进入 TUI。二者均为只绑定本机地址的 systemd --user 服务，退出 TUI 或关闭终端不会停止；以后登录时会自动启动。安装器不会启用 linger。只有安装器生成的 launcher 会启用这套服务管理，源码构建的 Linux CLI 保持原有行为。
启动或重新连接 Gateway 前，memmy 会把配置引用的环境变量、常用 Provider 凭据和终端 PATH 刷新到权限为 0600 的私有文件 ~/.memmy/systemd/gateway.env。这些值发生变化后，下次裸执行 memmy 会使用新环境重启用户服务。
systemctl --user status memmy-memory.service
systemctl --user status memmy-gateway.service
安装阶段只初始化 Memory 基础配置，不会修改 Codex、Claude Code、Cursor 等外部 Agent。需要接入时，由用户明确执行 memmy-memory init（接入检测到的 Agent）或 memmy-memory init --agent 安装对应的 Memory Skill 及受支持的 Hook/插件。
memmy onboard # 交互式配置模型、Provider、Gateway、Memory 和工具
memmy onboard --defaults # 使用默认值初始化 ~/.memmy/config.yaml 和 workspace
memmy status # 检查配置、模型和 Provider
memmy agent --message "介绍一下当前工作区" # 单轮任务
memmy # 进入交互式 TUI
memmy serve # 启动 OpenAI 兼容 API（:18990）
最小 BYOK 配置位于 ~/.memmy/config.yaml：
agents:
defaults:
model: openai/gpt-4.1
provider: openai
timezone: "+08:00"
providers:
openai:
apiKey: ${OPENAI_API_KEY}
3. 使用 memmy-memory CLI
供 Agent、脚本和调试流程访问本地记忆服务：
memmy-memory init
memmy-memory health
memmy-memory search "项目里的记忆策略"
memmy-memory add "这是一条需要保存的知识"
memmy-memory get
默认连接 http://127.0.0.1:18960；可用 --url、--token、--config、--source 和 --user-id 指定服务与命名空间。
4. 源码启动
git clone https://github.com/MemTensor/memmy-agent.git
cd memmy-agent
cp .env.example .env
npm install
npm run build
bash scripts/dev-start.sh
脚本会安装依赖、构建服务并启动开发环境。需要 Node.js >=22 和 npm；Windows 请使用 Git Bash。
Memmy 如何实现的？
架构、记忆服务和接入方式的详细说明见 Memmy 文档。
路线图
Memmy 做的是个人记忆基础设施，边界不止于 Coding Agent：
- 更多记忆来源——从 AI 对话扩展到浏览器行为、本地文档，乃至更多终端与硬件设备。
- 团队协作——规划中的 Agent 间协作能力，让团队成员的 AI 助手在隐私保护下共享知识。
致谢
Memmy 站在一群优秀的开源项目肩上，我们对此心怀感激。
- OpenClaw ——开源个人 AI 助手的先行者，它对多平台消息渠道的探索直接启发了 Memmy 的渠道连接设计。
- hermes-agent ——Nous Research 打造的自我进化 Agent，它在持久记忆与技能自学习上的实践让我们看到 Agent 可以「越用越懂你」。
- nanobot ——从极简原型生长为功能完备的开源 Agent 平台，它对 Agent 循环与 MCP 集成的工程实践为 Memmy 的核心设计提供了重要参考。
开源的意义在于让好的想法流动起来，我们希望 Memmy 也能成为这条河流的一部分。
贡献者
感谢每一位让 Memmy 变得更好的贡献者 ❤️同作者（MemTensor）的其他插件
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