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GitHub · TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory↑ +318 hoy

Memoria en capas para agentes de IA

TencentDB Agent Memory ofrece una solución de memoria a largo plazo completamente local para agentes de inteligencia artificial con un proceso de cuatro etapas. Realiza operaciones de recuperación y almacenamiento de datos sin la necesidad de interfaces de programación de aplicaciones (API) externas.

Actualizaciones

  • 13 de octubre de 2026: Estrellas 27,855 → 28,604, última versión v2.0.3-beta.1 (13 de octubre de 2026).
  • 9 de octubre de 2026: Estrellas 27,396 → 27,855, última versión v2.0.2 (9 de octubre de 2026).
  • 28 de septiembre de 2026: Estrellas 26,048 → 27,396, última versión v2.0.1 (25 de agosto de 2026).
  • 7 de septiembre de 2026: Estrellas 24,804 → 26,048, última versión v2.0.1 (25 de agosto de 2026).

Qué aporta

  • Reduce el uso de tokens hasta en un 61%
  • Aumenta la tasa de éxito en tareas complejas.
  • Almacena datos en una estructura simbólica y en capas.

Instalación

Instalación del paquete
mkdir -p ~/.memory-tencentdb
TEMP_DIR=$(mktemp -d)
cd "$TEMP_DIR"
npm init -y --silent
npm install @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb@latest --omit=dev
cp -r node_modules/@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb \
      ~/.memory-tencentdb/tdai-memory-openclaw-plugin
rm -rf "$TEMP_DIR"
Instalando dependencias
cd ~/.memory-tencentdb/tdai-memory-openclaw-plugin
npm install --omit=dev
npm install tsx

Ejecución

Iniciando el servidor
cd ~/.memory-tencentdb/tdai-memory-openclaw-plugin
  npx tsx src/gateway/server.ts
Verificar la conexión
curl http://127.0.0.1:8420/health

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Configure la memoria a largo plazo de mi agente de IA usando TencentDB Agent Memory. En lugar de una pila de datos vectoriales plana, utilice gráficos de sirena simbólicos para tareas a corto plazo y una pirámide de memoria en capas L0-L3 para experiencias a largo plazo. Permita que el agente almacene conversaciones pasadas, hechos atómicos y preferencias del usuario en esta estructura jerárquica y recupérelos cuando sea necesario con total trazabilidad a través de node_id.

Repositorio: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Long-term MemoryMermaidMemoryTokenAgentAPI
Para quién esEs para desarrolladores que no quieren que sus agentes de IA olviden el contexto y aspiran a obtener resultados más consistentes reduciendo los costos de los tokens.

Enlaces

TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-07-09: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.