安装 · 这是什么？ · 团队玩法 · 技术实现 · 基准测试
最新动态： Team Memory Beta 正在快速迭代——立即安装，几分钟内即可开始探索。
安装
一键启动全部三个服务（memory-core + memory-hub + proxy）：
git clone https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory.git
cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images
cp .env.example .env
$EDITOR .env # 填写两组 LLM 参数（memory 组 + proxy 组）
./start-all.sh # 一条命令启动所有服务；完成后会打印一行可直接粘贴到 Claude 的配置打开面板：http://localhost:8125。
完整的安装文档（独立 Memory Hub 部署、Proxy + Claude Code / CodeBuddy 使用、停止与清理、端口参考等）请参阅 INSTALL.md（中文版：INSTALL_CN.md）。
从旧版本迁移数据
如果你正在使用旧版本（v1.x / v0.x），并希望将现有数据迁移到 v2.0.0+，我们提供了迁移工具：
请参阅 [数据迁移工具（v2 → v3）](https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory/blob/main/docs/data-migration-tool.md) 了解完整用法和参数。新安装可跳过此步骤。
TencentDB Agent Memory 是什么？
我们从一个实际问题出发：如何减少使用 Agent 时的重复工作？
- 如果项目上下文已经解释过，就不应该在新会话中重复说明。
- 如果文档已经被阅读过，每个 Agent 就不应该都从第一页重新开始。
- 如果某个工作流已经验证可行，就不应该在下一次重新摸索。
这里的“记忆”不仅仅指“记住对话”。任何能帮助下一个 Agent 避免重复造轮子的信息，都应该被保存、整理和复用。
现有信息 → 可复用的记忆资产 → 更少的交互轮次 → 更少的返工 → 更稳定的结果和更高的效率
让经验积累、流动，并传递给下一个 Agent。
面向 Agent 团队的 Memory Hub 打通了整个经验生命周期的闭环：工作产生资产，资产在团队中流通，新成员第一天就能加载团队的存档文件。
- 自动资产提取：从对话和任务中提取 Chat Memory 和 Skills；将文档和代码转化为 Wiki 和 CodeGraph；然后统一进行管理、审核和路由。
- 可移植 & 多 Agent 兼容：记忆资产与 Agent 框架解耦——它们可以跨框架迁移，由多个 Agent 和团队成员共同维护和共享。
- 冷启动友好：导入现有文档、代码库和 Agent 对话会话。新的 Agent 团队可以从已有经验出发，而不是从零开始学习。
🧠 一个记住人和上下文的“大脑”
Chat Memory 保留偏好、事实、决策和交互历史。每个 Agent 在创建时自动获得自己的记忆——下次无需重新自我介绍。
L0 对话 → L1 原子 → L2 场景 → L3 人设——原始对话被逐层提炼。
“不要重构旧的认证模块——移动端还在用它。”——如此昂贵的上下文，不应该每次都依赖人类重复说明。
⚡ 一个积累专业知识的 Skill 库
完成复杂工作后，Agent 可以从对话和工具调用中提取可复用的 Skills 并进行管理，在需要时导入到指定 Agent 的上下文中。
一个 Skill 不仅仅是提示词片段；它包含版本、资源文件、触发边界、执行步骤和验证规则。
- 个人 Skills 默认私有；审核后可以共享给团队并分配给其他 Agent。
- 故障排查、代码审查、发布检查清单——学一次，全团队都能用。
📖 一个能读文档和代码的知识图谱
Wiki 将产品文档、设计规范和运维手册转化为带有链接图的结构化页面。（灵感来自 Karpathy 的 LLM 知识库。）
CodeGraph 索引代码符号、文件、调用关系和影响路径。Agent 可以搜索、阅读、查看调用者/被调用者，并在修改代码之前进行影响分析。
Wiki 让 Agent 不必在开始工作前先浏览所有文件列表。CodeGraph 不仅告诉它们“代码在这里”——还告诉它们“修改这个可能会影响那些”。
🛡️ 一个由人类掌控的团队记忆面板
在 Memory Hub 中创建团队和 Agent；审核、共享和装备记忆资产。在一个地方管理所有权、版本、状态、可见性、使用次数和 Agent 绑定。
- private（私有）：严格属于 Owner；
- team（团队）：对所有团队成员可见；
- restricted（受限）：通过 User / Role / Agent ACL 实现精确访问控制。
两层角色体系：
- 全局 System Admin 管理用户和团队（创建团队、添加成员），也可以使用 Wiki、CodeGraph、Skill 等资产管理功能；
- 团队级角色包括 Admin（团队管理员）和 Member（普通成员），负责团队内的资产协作和访问控制。
资产所有权通过 Owner 追踪——Owner 自动拥有其资产的管理权限。
冷启动：加载存档文件，然后开始工作
大多数 Agent 的第一个任务是重新学习你的项目。TencentDB Agent Memory 将你已经付出的学习成本转化为一个存档文件：
具体来说，以下现有资产可以直接导入并在面板中自动处理：
- 代码库：导入现有仓库——CodeGraph 自动索引符号、文件、调用关系和影响路径。
- 文档与文件：导入相关文档和文件——Wiki 自动生成带有链接图的结构化页面。
- 对话会话：导入过去的 Agent 对话会话——Skills 和 Chat Memory 被自动提取为可复用资产。
停止训练每一个 Agent。给它存档文件。
一种玩法：为一人公司打造一个不断成长的 Agent 团队
打开 Memory Hub 并创建一个团队：
Tiny but Serious Inc.（小而认真的公司）