Memmy：让所有 AI 共享同一份记忆的本地记忆中枢

Memmy 是 MemTensor 开源的「个人 AI 记忆中枢 + Agent 运行时」：让 Claude Code、Codex、Cursor、Hermes Agent、OpenClaw 等所有 AI 工具共享同一份本地记忆——换工具不丢上下文，所有 AI 记住的都是同一个你。

解决什么问题

用 Claude Code 开到一半的活，换到 Codex 接着干，背景、偏好、进度全没了，每个 Agent 都要从头认识你。Memmy 把本地 AI 协作历史变成结构化记忆，所有 Agent 读写同一份：

• 跨 Agent 上下文接力 — 项目背景、偏好、未完成任务随工具切换自动带过去
• 记忆自主可控 — 全部数据存本地（127.0.0.1），不经第三方
• 不只是记忆库 — 内置 Agent Runtime，能整理信息、组合方案、续跑没做完的任务

核心信息

• GitHub：https://github.com/MemTensor/memmy-agent （MIT 协议，1.4k star）
• 最新版本：v1.1.4（2026-09-09）
• 支持接入：Claude Code / Codex / Cursor / Hermes Agent / OpenClaw / OpenCode 等，通过 Memory Skill + Hook 自动挂载
• 三种形态：桌面 App（带桌面宠物 UI）/ memmy CLI+TUI / memmy-memory API（默认 127.0.0.1:18960，另有 OpenAI 兼容 API :18990）
• BYOK 模式：注册送试用 token，用完切自己的模型 API，不锁定
• 架构：TypeScript，systemd 用户服务常驻本地，Linux 一键安装脚本，Node.js ≥22

快速上手

Linux x64/arm64 一条命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/memmy-agent/main/scripts/install.sh | bash
memmy

再对已装好的 Agent 执行 memmy-memory init，自动装上记忆技能和 Hook，之后各 Agent 的记忆自动汇聚。

和其他记忆系统的区别

市面上的 AI 记忆方案（MemPalace、Hindsight、Mnemon 这类）基本都是「单个 Agent 的记忆增强」。Memmy 的差异化在多 Agent 共享：记忆是中枢，任何工具接上来读写的都是同一份"关于你的知识"，再加上 Agent Runtime 的任务续跑能力，更接近「个人记忆基础设施」的定位。

团队背景是 MemTensor（MemOS 记忆操作系统出品方），Roadmap 里还规划了浏览器活动、本地文档等更多记忆来源和团队共享协作。刚上 Product Hunt 拿了日榜第一，迭代很活跃，值得盯。