Atlaso
Atlaso adalah lapisan memori AI bersama yang persisten yang secara otomatis menangkap dan mengingat keputusan, preferensi, dan konteks proyek di seluruh alat seperti Claude Code, Cursor, dan Codex—sehingga Anda berhenti menjelaskan diri sendiri dan setiap sesi dimulai dengan informasi.
https://www.atlaso.ai/?utm_source=aipure&utm_medium=launch&utm_campaign=ph-aug4&ref=producthunt
Informasi Produk
Diperbarui:Aug 6, 2026
Apa itu Atlaso
Atlaso adalah lapisan memori AI yang dirancang untuk memberikan alat AI yang sudah Anda gunakan memori tunggal dan persisten yang dibawa di seluruh sesi dan di seluruh aplikasi. Alih-alih setiap alat memulai dari nol dan menyimpan konteks yang terperangkap di dalam riwayatnya sendiri, Atlaso menciptakan satu memori bersama yang dapat menyimpan konteks yang tahan lama seperti detail proyek, keputusan, hal-hal yang perlu diperhatikan, preferensi, dan pertanyaan terbuka. Ini mendukung alat seperti Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop, OpenCode, Antigravity, dan klien yang kompatibel dengan MCP lainnya, dengan memori pribadi yang dapat mengikuti Anda ke mana saja dan memori per proyek yang tetap terpisah dengan rapi.
Fitur Utama Atlaso
Atlaso adalah lapisan memori AI bersama yang persisten yang secara otomatis menangkap konteks yang tahan lama (keputusan, preferensi, hal-hal yang perlu diperhatikan, pertanyaan terbuka) saat Anda bekerja di satu alat AI dan mengingat konteks yang paling relevan sebelum setiap giliran di alat lain yang terhubung. Ini dirancang untuk menghilangkan "cold start" di seluruh sesi dan aplikasi (misalnya, Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop), menjaga memori pribadi vs per-proyek terpisah dengan rapi, dan menjaga kepercayaan dengan menandai kontradiksi dan menghentikan fakta yang sudah usang. Atlaso menekankan kontrol privasi (penghapusan rahasia, enkripsi, penghapusan pengguna) dan pengaturan yang mudah (instalasi satu perintah atau konektor), sehingga memori mengikuti Anda di seluruh alat tanpa salin/tempel manual.
Memori bersama lintas alat: Satu memori persisten yang dibaca dan ditulis oleh beberapa alat AI, sehingga konteks yang dipelajari di Claude Code tersedia di Cursor, Codex, dan alat lain yang kompatibel dengan MCP yang terhubung.
Pengambilan otomatis saat Anda bekerja: Secara diam-diam merekam konteks yang tahan lama seperti keputusan, hal-hal yang perlu diperhatikan, dan utas terbuka tanpa mengharuskan Anda menulis catatan atau menjalankan perintah khusus.
Pengingat otomatis sebelum setiap giliran: Sebelum prompt Anda mencapai model, Atlaso menampilkan orientasi singkat dan relevan dari riwayat Anda sehingga AI dapat melanjutkan dari bagian terakhir Anda—tanpa menjelaskan ulang atau menempelkan konteks.
Isolasi memori pribadi vs per-proyek: Memori global mengikuti Anda di seluruh alat, sementara memori proyek tetap terpisah untuk menghindari kontaminasi silang antara alur kerja yang tidak terkait.
Kepercayaan memori dan penanganan kontradiksi: Setiap memori yang diingat membawa putusan (misalnya, diselesaikan/diperdebatkan/tipis), kontradiksi ditandai, dan fakta yang sudah usang dapat dihentikan sehingga AI tidak bertindak berdasarkan konteks yang sudah ketinggalan zaman.
Kontrol privasi-pertama dan penghapusan rahasia: Rahasia dihapus sebelum penyimpanan, data dienkripsi saat transit dan saat istirahat, memori dapat dicari/dikelola/dihapus, dan Atlaso menyatakan tidak melatih atau menjual memori Anda (dengan batasan paket gratis tambahan untuk mengirim memori ke LLM).
Kasus Penggunaan Atlaso
Kontinuitas rekayasa perangkat lunak di seluruh agen IDE: Menjaga konvensi pengkodean, keputusan arsitektur, dan jebakan yang diketahui tetap konsisten saat beralih antara Claude Code, Cursor, dan Codex—mengurangi orientasi berulang dan menghindari pengenalan kembali kesalahan masa lalu.
Analisis keuangan yang bertahan di seluruh sesi: Mempertahankan tesis investasi, asumsi pemodelan, dan kesimpulan sebelumnya sehingga analisis di masa mendatang dimulai dengan konteks terbaru yang diselesaikan alih-alih membangun kembali dari awal.
Pengingat protokol perawatan kesehatan & ilmu hayati: Melestarikan protokol penelitian, catatan lab, atau preferensi alur kerja klinis dengan perlindungan privasi, memungkinkan bantuan AI yang lebih cepat dan lebih konsisten di seluruh alat dan hari.
Pelacakan konteks masalah hukum: Mengingat fakta kasus, preseden yang harus diprioritaskan, dan masalah terbuka sehingga sesi penyusunan dan analisis hukum berlanjut dengan konteks yang akurat dan perubahan yang ditandai.
Akumulasi pengetahuan penelitian & pendidikan: Membawa sumber, hipotesis, status eksperimen, dan pertanyaan terbuka di seluruh sesi, mengubah setiap interaksi baru menjadi kelanjutan daripada memulai ulang.
Memori akun penjualan/dukungan: Mempertahankan riwayat pelanggan, keputusan sebelumnya, dan utas yang belum terselesaikan sehingga respons yang dibantu AI tetap dipersonalisasi dan konsisten di seluruh alat yang berbeda yang digunakan oleh tim.
Kelebihan
Mengurangi pengaturan konteks berulang dengan secara otomatis membawa memori di seluruh alat dan sesi.
Dirancang untuk menjaga memori tetap dapat dipercaya melalui deteksi kontradiksi dan putusan "diselesaikan vs diperdebatkan".
Pengaturan yang mudah (satu perintah atau konektor) dan berfungsi di beberapa alat pengkodean AI populer ditambah klien yang kompatibel dengan MCP.
Sikap privasi yang kuat: penghapusan rahasia, enkripsi, penghapusan yang dikontrol pengguna, dan pernyataan tidak melatih/tidak menjual memori.
Kekurangan
Nilai penuh tergantung pada kompatibilitas alat dan konektor yang berhasil; alat yang tidak didukung mungkin tidak mendapat manfaat sampai ditambahkan.
Pengambilan otomatis mungkin melewatkan nuansa atau menangkap konteks yang tidak diinginkan meskipun sudah dihapus, memerlukan tinjauan/manajemen sesekali.
Kemampuan lanjutan (misalnya, Memori Ambient, pengayaan latar belakang, ekspor, multi-perangkat/alat) memerlukan paket berbayar.
Cara Menggunakan Atlaso
1) Putuskan apa yang Anda ingin Atlaso ingat (cakupan): Rencanakan batasan memori Anda sebelum menghubungkan alat: gunakan memori Pribadi untuk konteks yang harus dibawa di semua yang Anda lakukan, dan memori Per-proyek untuk konteks yang harus tetap terisolasi (misalnya, klien atau repositori terpisah).
2) Pilih alat AI yang ingin Anda hubungkan: Atlaso dirancang untuk berada di bawah alat yang sudah Anda gunakan. Contoh yang didukung termasuk Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop, OpenCode, dan Antigravity. Alat apa pun yang menggunakan MCP juga dapat terhubung.
3) Instal Atlaso dengan pengaturan satu perintah (direkomendasikan): Dari terminal Anda, jalankan perintah instal Atlaso (disediakan selama pengaturan). Ini menginstal Atlaso dan kemudian membuka browser Anda untuk menautkan/mengotorisasi mesin Anda—membuat akun Anda jika Anda belum memilikinya. Tidak diperlukan file konfigurasi dan kunci API.
4) Tautkan mesin Anda dan otorisasi akses di browser: Selesaikan alur otorisasi browser yang terbuka setelah instalasi. Ini menautkan perangkat saat ini ke memori Atlaso Anda sehingga alat yang terhubung dapat membaca/menulis memori secara otomatis.
5) Pilih alat mana yang harus dihubungkan oleh Atlaso: Selama pengaturan, pilih alat AI yang ingin Anda integrasikan dengan Atlaso. Atlaso akan mengkonfigurasi setiap alat yang dipilih sehingga dapat secara otomatis mengingat memori sebelum setiap giliran dan menangkap fakta yang tahan lama setelahnya.
6) Pengaturan alternatif (tanpa terminal): tambahkan Atlaso sebagai konektor: Jika alat Anda tidak memiliki alur kerja terminal, hubungkan Atlaso dengan menempelkan URL konektor Atlaso ke pengaturan konektor/integrasi alat (Atlaso mendukung penambahan sebagai konektor kustom; klien GUI mungkin berbeda dari alat CLI).
7) Gunakan alat AI Anda secara normal—Atlaso berjalan di latar belakang: Setelah terhubung, Anda tidak memerlukan perintah baru. Atlaso secara otomatis mengingat konteks yang relevan sebelum setiap prompt/giliran dan menangkap hasil yang tahan lama setelahnya (misalnya, keputusan, hal-hal yang perlu diperhatikan, pertanyaan terbuka). Jika Atlaso mengalami kesalahan, itu akan gagal secara diam-diam dan alat Anda akan terus berfungsi.
8) Biarkan Atlaso menangkap jenis memori yang tepat: Saat Anda bekerja, Atlaso berfokus pada konteks yang tahan lama seperti keputusan, konvensi, preferensi, jebakan yang harus dihindari, dan utas terbuka. Ini menghapus rahasia sebelum apa pun disimpan.
9) Verifikasi kesinambungan lintas alat: Buat keputusan atau tetapkan konvensi di satu alat yang terhubung (misalnya, Claude Code), lalu buka alat terhubung lainnya (misalnya, Cursor atau Codex). Konteks yang sama harus tersedia karena memori berada di akun Atlaso Anda, bukan di dalam satu aplikasi.
10) Andalkan penanganan "kepercayaan" Atlaso untuk fakta yang berubah: Ketika rencana berubah (misalnya, tanggal peluncuran bergeser), Atlaso dirancang untuk menandai kontradiksi dan menghentikan fakta yang digantikan daripada membiarkan versi lama dan baru hidup berdampingan. Ingatan membawa putusan seperti diselesaikan, diperdebatkan, atau tipis.
11) Kelola privasi dan kontrol memori yang Anda simpan: Atlaso mengenkripsi data saat transit dan saat istirahat, tidak melatih model pada memori Anda, dan tidak menjualnya. Anda dapat menghapus memori individual atau menghapus seluruh akun Anda. Rahasia dihapus sebelum penyimpanan, dan memori proyek tetap terisolasi.
12) Pilih paket berdasarkan kebutuhan penggunaan Anda: Gratis: satu perangkat + satu alat. Pro ($10/bulan): perangkat/alat tak terbatas berbagi satu memori, ditambah Memori Ambient, pengayaan latar belakang, "Tanya memori Anda," dan ekspor JSON. Build ($25/bulan): menambahkan API memori pengembang untuk menyematkan memori Atlaso ke dalam aplikasi/perangkat keras Anda sendiri dengan memori pribadi per pengguna akhir.
FAQ Atlaso
Atlaso adalah lapisan memori AI untuk alat yang sudah Anda gunakan. Setelah Anda menghubungkannya, Atlaso mengingat konteks yang relevan sebelum setiap giliran dan menangkap fakta-fakta yang tahan lama setelahnya, sehingga AI Anda mengingat keputusan, preferensi, dan di mana Anda berhenti di seluruh sesi.
Video Atlaso
Artikel Populer
Atoms: Platform AI Multi-Agen yang Mengubah Ide menjadi Produk Siap Diluncurkan
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Apa Itu, Bagaimana Cara Kerjanya, dan Cara Menggunakannya di Tahun 2026
Apr 15, 2026
Ulasan Atoms — Pembuat Produk AI yang Mendefinisikan Ulang Kreasi Digital di Tahun 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cara Menerapkan dan Menggunakan Agen AI "Lakukan-Untuk-Anda" Sejati (Pembaruan 2026)
Apr 3, 2026
Alat AI Terbaru Serupa dengan Atlaso
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
Monyble
Monyble adalah platform AI tanpa kode yang memungkinkan pengguna untuk meluncurkan alat dan proyek AI dalam 60 detik tanpa memerlukan keahlian teknis.
Devozy.ai
Devozy.ai adalah platform layanan mandiri pengembang yang didukung AI yang menggabungkan manajemen proyek Agile, DevSecOps, manajemen infrastruktur multi-cloud, dan manajemen layanan TI menjadi solusi terpadu untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak.
Mediatr
MediatR adalah perpustakaan .NET sumber terbuka yang populer yang menerapkan pola Mediator untuk menyediakan penanganan permintaan/response, pemrosesan perintah, dan notifikasi acara yang sederhana dan fleksibel sambil mempromosikan pengikatan longgar antara komponen aplikasi.
Alat AI Populer Seperti Atlaso
Launch
Launch adalah platform bertenaga AI yang memungkinkan pengguna untuk membangun aplikasi full-stack secara instan sambil menyediakan alat komprehensif untuk peluncuran produk, program kewirausahaan, dan akuisisi pelanggan.
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
Rememberall
Rememberall adalah solusi memori jangka panjang yang aman dan open-source yang memungkinkan aplikasi AI dan model GPT untuk mempertahankan memori persisten di seluruh percakapan melalui kemampuan pencarian semantik dan penyimpanan vektor.
Upsonic
Upsonic adalah kerangka kerja agen AI yang berfokus pada keandalan dengan arsitektur klien-server yang didokumentasikan yang memungkinkan alur kerja agen tepercaya melalui fitur-fitur canggih seperti lapisan verifikasi, arsitektur segitiga, dan integrasi Model Context Protocol (MCP).