Agentmemory
Agentmemory, kancalar aracılığıyla oturumları otomatik olarak yakalayan, BM25+vektör+bilgi grafiği alma ile milisaniyeler içinde bağlamı geri çağıran ve ham günlükleri sürekli olarak kalıcı semantik belleklere konsolide eden, yerleşik bir görüntüleyici ile MCP ve HTTP aracılığıyla açığa çıkan, kodlama aracıları için yerel öncelikli, sıfır harici veritabanı bellek çalışma zamanıdır.
https://agent-memory.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 18, 2026
Agentmemory Nedir
Agentmemory, aksi takdirde oturumlar arasında her şeyi unutacak olan yapay zeka kodlama aracıları için tasarlanmış kalıcı bir bellek katmanıdır. Tek bir Node süreci olarak yerel olarak çalışır (Postgres/Redis/Kafka/vektör veritabanı gerekmez) ve aracınızın çalışması sırasında olanları (istemler, araç çağrıları, oturum olayları) yakalar, böylece gelecekteki oturumlar mimariyi, tercihleri veya geçmiş kararları yeniden açıklamanıza gerek kalmadan bu bağlamı yeniden kullanabilir. MCP'yi ve HTTP öncelikli bir API yüzeyini (her MCP aracının bir REST ikizi vardır) destekler ve oturumları, bellekleri ve sistem sağlığını inceleyebilmeniz için gerçek zamanlı bir görüntüleyici ve konsolla birlikte gelirken tüm verileri makinenizde tutar.
Agentmemory Temel Özellikleri
Agentmemory, yapay zeka kodlama aracıları için yerel öncelikli, tek süreçli kalıcı bir bellek çalışma zamanıdır. Otomatik kancalar aracılığıyla her oturumu yakalar, ham gözlemleri kalıcı semantik belleklere dönüştürür ve hibrit üçlü akışlı geri çağırma (BM25 + vektör + bilgi grafiği) ile cihaz üzerinde yeniden sıralama kullanarak ilgili bağlamı milisaniyeler içinde geri çağırır. Geniş bir MCP yüzeyi (51 araç) ve REST eşdeğerleri (121 uç nokta) sunar, yerleşik görüntüleyici/konsol kullanıcı arayüzleri içerir, geçmiş transkriptleri içe aktarmayı, markdown/Obsidian'a dışa aktarmayı destekler ve Redis/Postgres/Neo4j gibi harici veritabanlarından kaçınarak ve verileri diskte JSON olarak tutarak düğümler arasında kimliği doğrulanmış HTTPS üzerinden bellekleri senkronize edebilir.
Otomatik yakalama kancaları (12 kanca): İstemleri, araç çağrılarını, oturum yaşam döngüsü olaylarını (örn. PreToolUse/PostToolUse/Stop) otomatik olarak kaydeder ve özel yapıştırma kodu gerektirmeden gözlemlere sıkıştırır.
Milisaniyeler içinde hibrit geri çağırma: En alakalı önceki bağlamı ortaya çıkarmak için üçlü akışlı geri çağırma (sözcüksel BM25 + semantik vektörler + bilgi grafiği sinyalleri) ve cihaz üzerinde yeniden sıralama kullanır (LongMemEval-S'de %95,2 R@5 rapor edildi; bir dizüstü bilgisayarda p50 < 20ms).
Konsolidasyon boru hattı (ham → semantik): Gözlemleri semantik belleklere sıkıştıran, kopyaları birleştiren, saklama puanlamasıyla eski satırları çürüten ve yönetim için silmelerde denetim kayıtları yayan periyodik taramalar çalıştırır.
MCP-yerel + HTTP-öncelikli API: 51 MCP aracı (kaydetme/geri çağırma/arama/oturumlar/yönetim/denetim/dışa aktarma/grafik) sağlar ve kolay entegrasyon ve hata ayıklama için her aracı /agentmemory/* altında REST uç noktalarıyla yansıtır.
Yerleşik kullanıcı arayüzleri ve gözlemlenebilirlik: Canlı akışlar, oturum tekrarı, bellek tarama ve grafik görselleştirme için gerçek zamanlı bir görüntüleyici (3113 numaralı bağlantı noktası) ve operasyonel görünürlük için motor düzeyinde konsol ve OpenTelemetry izleri/günlükleri sunar.
Yerel öncelikli depolama + federasyon/dışa aktarma: Tek bir Node süreci olarak diskte JSON durumuyla (harici DB yok) çalışır, JSONL oturum içe aktarmayı, Obsidian'a hazır markdown dışa aktarmayı ve agentmemory düğümleri arasında kimliği doğrulanmış eşler arası senkronizasyonu destekler.
Agentmemory Kullanım Alanları
Yazılım geliştirme sürekliliği: Claude Code/Cursor/Codex gibi aracıların bağlamı yeniden açıklamak zorunda kalmadan işi devralabilmesi için proje kurallarını, önceki mimari kararları ve geçmiş hata ayıklama sonuçlarını kodlama oturumları arasında kalıcı hale getirin.
Mühendislik organizasyonları için ekip bilgisi yakalama: Tekrarlanan sorun giderme adımlarını, çalışma kitaplarını ve olay öğrenimlerini aranabilir semantik belleklere kaydedin ve birleştirin, böylece işe alım süresini ve tekrarlanan araştırma çabasını azaltın.
Karmaşık yapılarda çoklu aracı koordinasyonu: Birden çok aracının/aracın tutarlı bir bellek katmanını (MCP/REST ve isteğe bağlı federasyon aracılığıyla) paylaşmasını sağlayın, böylece paralel görevler aynı gelişen proje bilgisini referans alabilir.
Düzenlenmiş veya gizliliğe duyarlı ortamlar: Belleği harici veritabanları olmadan diskte yerel tutun ve silmeleri izlemek ve saklamayı yönetmek için denetim/yönetim yüzeylerini kullanın; veri yerelliği gereksinimleri olan işletmeler için kullanışlıdır.
Kişisel üretkenlik ve not hidrasyonu: Aracı etkileşimlerini grafik görselleştirme ile gezilebilir bir kişisel bilgi tabanına dönüştürmek için ön etiketli markdown'ı bir Obsidian kasasına aktarın.
API'ler aracılığıyla aracı platform entegrasyonu: Belirli bir aracı çerçevesine bağlı kalmadan REST uç noktalarını (curl/tarayıcı/proxy dostu) kullanarak bellek kaydetme/geri çağırma işlemlerini özel geliştirici araçlarına veya dahili platformlara yerleştirin.
Artıları
Yerel öncelikli, tek süreçli tasarım ve 0 harici veritabanı, dağıtımı basitleştirir ve verileri geliştirici makinesinde tutar.
Güçlü entegrasyon yüzeyi: 12 otomatik kanca, 51 MCP aracı ve REST ikizleri, birçok aracı istemcisine ve iş akışına bağlanmayı kolaylaştırır.
Hibrit BM25+vektör+grafik ile cihaz üzerinde yeniden sıralama sayesinde hızlı ve sağlam geri çağırma; yerleşik görüntüleyici ve OTEL gözlemlenebilirliği içerir.
Eksileri
Her şeyi tek bir Node sürecinde çalıştırmak, küçük süreçler için sağlık iyileştirmelerine rağmen küçük makinelerde dikkatli kaynak yönetimi gerektirebilir.
Bazı sağlayıcı seçenekleri ve yapılandırmaları (örn. isteğe bağlı Claude aracı SDK geri dönüşü) yanlış kullanıldığında operasyonel riskler oluşturabilir (belirtilen özyineleme riski).
Öncelikli olarak kodlama-aracı iş akışları için optimize edilmiştir; kodlama dışı alanlar, yakalama/konsolidasyon stratejilerinin ek olarak uyarlanmasını gerektirebilir.
Agentmemory Nasıl Kullanılır
1) Yerel Agentmemory sunucusunu başlatın: Ayrı bir terminalde şunu çalıştırın: npx @agentmemory/agentmemory. Bu, bellek çalışma zamanını http://localhost:3111 adresinde ve gerçek zamanlı görüntüleyiciyi http://localhost:3113 adresinde başlatır.
2) Sunucunun sağlıklı olduğunu doğrulayın: Sağlık uç noktasını kontrol edin: curl http://localhost:3111/agentmemory/health. Herhangi bir istemci bağlamadan önce sağlıklı olduğunu bildirdiğini onaylayın.
3) Gerçek zamanlı görüntüleyiciyi açın (isteğe bağlı ancak önerilir): Canlı gözlem akışlarını izlemek, bellekleri taramak, oturumları tekrar oynatmak ve bilgi grafiğini incelemek için http://localhost:3113 adresine gidin.
4) MCP özellikli bir istemci bağlayın (evrensel MCP yapılandırması): İstemcinizin MCP yapılandırmasına şu şekilde bir MCP sunucu girişi ekleyin: command=npx, args=["-y","@agentmemory/mcp"] ve env AGENTMEMORY_URL=http://localhost:3111. Bu, Agentmemory'nin tam MCP araç yüzeyini istemciye açar.
5) (Hermes) Agentmemory'yi bir MCP sunucusu olarak yapılandırın: ~/.hermes/config.yaml dosyasında, npx'i args ["-y","@agentmemory/mcp"] ile çalıştıran agentmemory için bir mcp_servers girişi ekleyin ve Hermes'in tüm bellek araçlarına erişebilmesi için AGENTMEMORY_URL'yi http://localhost:3111 olarak ayarlayın.
6) (Hermes) Agentmemory'yi bellek sağlayıcısı olarak etkinleştirin: Aynı Hermes yapılandırmasında, Hermes'in oturumlar arasında kaydetme/geri çağırma için Agentmemory'yi kullanması için memory.provider'ı agentmemory olarak ayarlayın.
7) Çalışma sırasında bellek araçlarını kullanın: MCP istemcinizden, bilgileri depolamak ve almak için Agentmemory araçlarını çağırın (örn. önemli kararları/sonuçları kaydedin, sonra bunları daha sonra geri çağırın). Agentmemory ayrıca MCP araç yüzeyi aracılığıyla akıllı/hibrit geri çağırmayı ve oturum taramasını da destekler.
8) REST API'yi doğrudan kullanın (isteğe bağlı): HTTP çağrılarını tercih ediyorsanız, localhost:3111 üzerindeki /agentmemory/* altındaki REST uç noktalarını kullanın (her MCP aracının bir REST ikizi vardır). Bu, betikleme, hata ayıklama veya kendi aracınızdan proxy oluşturma için kullanışlıdır.
9) Geçmiş oturumları içe aktarın (isteğe bağlı): Mevcut kodlama aracısı transkriptleriniz (örn. JSONL) varsa, önceki oturumları depoya yeniden doldurmak için Agentmemory'nin oturum içe aktarma özelliğini kullanın, böylece aranabilir ve tekrar oynatılabilir hale gelirler.
10) Aracınızı kullanırken sunucuyu çalışır durumda tutun: Agentmemory sunucusunu arka planda çalışır durumda bırakın. Siz çalışırken, oturumları yakalar (desteklenen yerlerde kancalar/eklentiler aracılığıyla) ve gelecekteki oturumlarda hızlı geri çağırma için kullanılabilir hale getirir.
11) (Daha derin Hermes entegrasyonu) Hermes eklentisini yükleyin (isteğe bağlı): Kanca odaklı yakalama ve daha zengin entegrasyon (ön bağlam enjeksiyonu, dönüş yakalama, MEMORY.md yansıtma, sistem istemi bloğu) için, Hermes entegrasyon eklentisini agentmemory deposundan ~/.hermes/plugins/agentmemory içine kopyalayın.
12) Yakalama + geri çağırmayı uçtan uca onaylayın: Aracınızda kısa bir görev çalıştırın, ardından oturumun yakalandığını ve önceki bağlamı yeniden açıklamaya gerek kalmadan daha sonraki bir oturumda alınabildiğini onaylamak için görüntüleyiciyi (3113) veya bir geri çağırma/arama aracı çağrısını kullanın.
Agentmemory SSS
agentmemory, yapay zeka kodlama ajanları için oturumları yakalayan, ilgili bağlamı hızlı bir şekilde hatırlayan ve ham gözlemleri daha uzun ömürlü anlamsal anılara dönüştüren kalıcı bir bellek çalışma zamanıdır. "Kodlama ajanınızın ilk günden itibaren sahip olması gereken bellek katmanı" olarak konumlandırılmıştır ve sadece bir kütüphane veya vektör deposu değildir.
Popüler Makaleler
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
OpenAI, Sora Uygulamasını Kapattı: 2026'da Yapay Zeka Video Üretiminin Geleceği Ne Olacak?
Mar 25, 2026
Agentmemory Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Gait
Gait, AI destekli kod üretimini sürüm kontrolü ile entegre eden bir işbirliği aracıdır, ekiplerin AI tarafından üretilen kod bağlamını verimli bir şekilde takip etmelerini, anlamalarını ve paylaşmalarını sağlar.
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Cart.ai
Cart.ai, kodlama, müşteri ilişkileri yönetimi, video düzenleme, e-ticaret kurulumu ve 24/7 destek ile özel AI geliştirme dahil kapsamlı iş otomasyon çözümleri sunan AI destekli bir hizmet platformudur.
Agentmemory Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
CopilotForXcode
CopilotForXcode, Xcode içinde AI destekli kod önerileri, sohbet yardımı ve prompt-to-code işlevselliği sağlamak için GitHub Copilot, Codeium ve ChatGPT'yi entegre eden bir Xcode Kaynak Editörü Uzantısıdır.
BrowserAI
BrowserAI, sunucu altyapısı gerektirmeden gizlilik odaklı yapay zeka yetenekleri sunarak, WebGPU hızlandırmasıyla doğrudan web tarayıcılarında yerel Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) çalıştırmayı sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI, terminalinizde çalışan, geliştiricilerin doğal dili kod yürütmeye çevirmesini sağlayan, kod çalıştırma, dosyaları manipüle etme ve sürüm kontrolü altında yineleme yeteneği ile ChatGPT düzeyinde akıl yürütme sağlayan hafif, açık kaynaklı bir kodlama aracıdır.