agentmemory
Sessão 1 você configura JWT auth. Sessão 2 você pede rate limiting. 🚀 O agente já sabe os detalhes da sua implementação sem você ter dito nada.
Esse é o exemplo que o README do agentmemory usa para descrever o que o projeto faz. E é um bom resumo do problema que ele resolve.
Toda vez que você abre uma nova sessão no Claude Code, Cursor, Codex ou Gemini CLI, o agente começa do zero. Você reexplica a arquitetura, as decisões técnicas, o contexto do projeto. É tempo perdido e interrupção do fluxo de trabalho.
O agentmemory resolve isso com um pipeline de quatro camadas: captura automática do contexto, compressão, indexação com BM25 e busca vetorial, e injeção na próxima sessão. Tudo em SQLite local, sem banco de dados externo, sem dependência de serviço terceiro.
Os números do projeto são difíceis de ignorar: 95,2% de precisão de recuperação de contexto, 92% de redução no custo de tokens comparado a colar o contexto manualmente, e custo anual estimado em cerca de US$ 10 versus US$ 500 com abordagem manual.
O projeto ganhou mais de 1.200 estrelas na mesma semana em que a Anthropic dobrou os limites do Claude Code. O timing não é coincidência: com mais desenvolvedores usando o Claude intensivamente, a perda de contexto entre sessões virou um gargalo real.
53 ferramentas MCP integradas, 950+ testes automatizados: github.com/rohitg00/agentmemory
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Repositório: https://github.com/rohitg00/agentmemory