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

Memória em camadas para agentes de IA

TencentDB Agent Memory oferece uma solução de memória de longo prazo totalmente local para agentes de inteligência artificial com um processo de quatro estágios. Ele executa operações de armazenamento e recuperação de dados sem a necessidade de interfaces de programação de aplicativos (APIs) externas.

Atualizações

  • 13 de outubro de 2026: Estrelas 27,855 → 28,604, versão mais recente v2.0.3-beta.1 (13 de outubro de 2026).
  • 9 de outubro de 2026: Estrelas 27,396 → 27,855, versão mais recente v2.0.2 (9 de outubro de 2026).
  • 28 de setembro de 2026: Estrelas 26,048 → 27,396, versão mais recente v2.0.1 (25 de agosto de 2026).
  • 7 de setembro de 2026: Estrelas 24,804 → 26,048, versão mais recente v2.0.1 (25 de agosto de 2026).

O que você ganha

  • Reduz o uso de tokens em até 61%
  • Aumenta a taxa de sucesso em tarefas complexas
  • Armazena dados em uma estrutura simbólica e em camadas

Instalação

Instalação do pacote
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 dependências
cd ~/.memory-tencentdb/tdai-memory-openclaw-plugin
npm install --omit=dev
npm install tsx

Execução

Iniciando o servidor
cd ~/.memory-tencentdb/tdai-memory-openclaw-plugin
  npx tsx src/gateway/server.ts
Verifique a conexão
curl http://127.0.0.1:8420/health

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Configure a memória de longo prazo do meu agente de IA usando TencentDB Agent Memory. Em vez de uma pilha vetorial plana de dados, use gráficos simbólicos Mermaid para tarefas de curto prazo e uma pirâmide de memória em camadas L0-L3 para experiências de longo prazo. Permita que o agente armazene conversas passadas, fatos atômicos e preferências do usuário nesta estrutura hierárquica e recupere-os sempre que necessário com rastreabilidade total via node_id.

Repositório: https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Long-term MemoryMermaidMemoryTokenAgentAPI
Para quem éÉ para desenvolvedores que não desejam que seus agentes de IA esqueçam o contexto e buscam obter resultados mais consistentes reduzindo custos de tokens.

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-07-09: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.