PMB | Local-first memory for AI
PMB là một lớp bộ nhớ liên tục ưu tiên cục bộ, tương thích MCP, Apache-2.0, lưu trữ kiến thức tác nhân trong SQLite + LanceDB trên đĩa và tự động chèn khả năng gợi lại lai nhanh (BM25 + vector + đồ thị thực thể) vào các công cụ như Claude Code, Cursor, Codex và Zed—ngoại tuyến, không có khóa API hoặc đám mây.
https://pmbai.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jun 29, 2026
PMB | Local-first memory for AI là gì
PMB (Personal Memory Brain) là một hệ thống bộ nhớ ưu tiên cục bộ được thiết kế để giải quyết vấn đề "AI quên mọi phiên" cho các tác nhân mã hóa. Thay vì dựa vào lịch sử trò chuyện hoặc dịch vụ đám mây, PMB lưu trữ các ký ức bền vững, có thể tái sử dụng—như sự kiện dự án, quyết định, bài học và ngữ cảnh tệp—trực tiếp trên máy của bạn trong một không gian làm việc duy nhất mà bạn kiểm soát. Nó tích hợp với các máy khách tương thích MCP (bao gồm Claude Code, Cursor, Codex, Zed, Windsurf, Gemini và các thiết lập Copilot MCP) để tác nhân của bạn có thể mang ngữ cảnh qua các phiên và thậm chí qua các công cụ khác nhau, trong khi vẫn giữ mọi thứ riêng tư và ưu tiên ngoại tuyến. PMB cũng cung cấp giao diện người dùng bảng điều khiển cục bộ để kiểm tra, kiểm toán và khám phá những gì đã được lưu trữ.
Các Tính năng Chính của PMB | Local-first memory for AI
PMB (Personal Memory Brain) là một lớp bộ nhớ liên tục cục bộ đầu tiên, theo giấy phép Apache-2.0, dành cho các tác nhân mã hóa AI, lưu trữ các quyết định, bài học, sự kiện dự án và ngữ cảnh quy trình làm việc trên máy của bạn (SQLite + LanceDB) và tự động hiển thị những ký ức liên quan nhất cho các công cụ tương thích MCP (ví dụ: Claude Code, Cursor, Codex, Zed) trước khi mô hình phản hồi. Nó nhấn mạnh việc truy xuất nhanh, ngoại tuyến (không cần khóa API, không đám mây, không đo từ xa), chất lượng tìm kiếm lai (BM25 + vector dày đặc + biểu đồ thực thể với tùy chọn sắp xếp lại) và các tính năng "vệ sinh bộ nhớ" như chấm điểm tỷ lệ theo dõi giúp bạn loại bỏ các quy tắc không hữu ích. Một bảng điều khiển cục bộ cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát thông qua biểu đồ (Bản đồ) và nhật ký (Dòng thời gian), trong khi các tùy chọn sao lưu/đồng bộ hóa/xuất hỗ trợ tính di động giữa các máy.
Kho lưu trữ bộ nhớ liên tục cục bộ đầu tiên: Giữ bộ nhớ tác nhân dài hạn trên đĩa của bạn trong một cơ sở dữ liệu SQLite bền vững với các vector LanceDB bên cạnh—có thể sao chép, kiểm tra và sử dụng ngoại tuyến mà không cần khóa API.
Tích hợp tác nhân MCP-native, một lệnh: Kết nối với các tác nhân mã hóa phổ biến thông qua MCP qua stdio (máy chủ tiến trình con) bằng các lệnh đơn giản như `pmb connect ...`, cho phép nhiều tác nhân chia sẻ một không gian làm việc.
Tự động chèn bộ nhớ trước khi nhắc: Truy xuất và chèn các quyết định/bài học/tệp liên quan vào ngữ cảnh tác nhân trước khi nó suy luận, để tác nhân không cần phải nhớ gọi một công cụ bộ nhớ.
Truy xuất lai với kết hợp xếp hạng: Kết hợp tìm kiếm từ vựng BM25, nhúng dày đặc và biểu đồ thực thể, được kết hợp thông qua Reciprocal Rank Fusion (với tùy chọn sắp xếp lại) để cải thiện chất lượng và mức độ liên quan của truy xuất.
Ghi nhanh, không chặn và truy xuất độ trễ thấp: Các thao tác ghi trả về ngay lập tức trong khi chèn nhúng/vector chạy không đồng bộ; truy xuất được thiết kế để nhanh trên CPU cục bộ (hàng chục mili giây trong sử dụng thông thường).
Bảng điều khiển có thể kiểm tra: Bản đồ + Dòng thời gian: Cung cấp giao diện người dùng web cục bộ để khám phá bộ nhớ dưới dạng biểu đồ thực thể và nhật ký các quyết định/bài học/thay đổi giống như biểu đồ git, cải thiện tính minh bạch và kiểm soát.
Các Trường hợp Sử dụng của PMB | Local-first memory for AI
Tính liên tục của kỹ thuật phần mềm qua các phiên làm việc: Các nhóm hoặc nhà phát triển độc lập có thể lưu giữ các quyết định kiến trúc, quy ước và các bài học gỡ lỗi trước đó để mỗi phiên mã hóa mới bắt đầu với ngữ cảnh ổn định thay vì phải giải thích lại.
Quy trình làm việc của nhà phát triển đa công cụ (chuyển đổi IDE/tác nhân): Các nhà phát triển luân phiên giữa Cursor, Claude Code, Codex CLI, Zed, v.v. có thể giữ một không gian làm việc bộ nhớ chung để ngữ cảnh theo họ qua các công cụ.
Môi trường mã hóa ngoại tuyến/riêng tư: Các tổ chức nhạy cảm về bảo mật (tài chính, y tế, quốc phòng) hoặc các thiết lập cách ly mạng có thể sử dụng PMB để có bộ nhớ và truy xuất bền vững mà không cần gửi mã hoặc ghi chú lên đám mây.
Phát triển và bảo trì sản phẩm dài hạn: Đối với các dự án có quá trình phát triển kéo dài hàng tháng/năm, PMB có thể lưu trữ các vấn đề thường gặp, ghi chú di chuyển phụ thuộc và lý do lịch sử để giảm thiểu các lỗi hồi quy và sự cố lặp lại.
Nghiên cứu và đánh giá các hệ thống bộ nhớ/truy xuất: Các nhà nghiên cứu AI ứng dụng có thể đánh giá và lặp lại các quy trình truy xuất lai (BM25 + vector + biểu đồ) bằng cách sử dụng các phép đo cục bộ có thể tái tạo và các tạo tác bộ nhớ hiển thị.
Cơ sở kiến thức cá nhân di động cho các nhà xây dựng: Những người sáng tạo độc lập có thể duy trì một "bộ não kỹ thuật" cá nhân gồm các quyết định và bài học, sau đó xuất/mã hóa/đồng bộ hóa không gian làm việc trên các thiết bị để đảm bảo tính liên tục.
Ưu điểm
Tư thế quyền riêng tư mạnh mẽ: lưu trữ cục bộ đầu tiên, không đám mây, không đo từ xa, không yêu cầu khóa API để truy xuất.
Cách tiếp cận truy xuất chất lượng cao: tìm kiếm lai (BM25 + vector + biểu đồ thực thể) với kết hợp xếp hạng và sắp xếp lại tùy chọn.
Quy trình làm việc ít ma sát: tự động chèn truy xuất và ghi nhật ký giảm thiểu việc nhắc thủ công và chi phí gọi công cụ.
Minh bạch và kiểm soát: bảng điều khiển cục bộ (Bản đồ/Dòng thời gian) cộng với tính di động dựa trên tệp (SQLite/LanceDB) giúp bộ nhớ có thể kiểm tra được.
Nhược điểm
Yêu cầu thiết lập/bảo trì cục bộ: người dùng phải cài đặt/cấu hình và quản lý không gian làm việc, sao lưu và lựa chọn mô hình cho nhúng/trích xuất.
Mức độ liên quan/an toàn phụ thuộc vào việc kiểm soát đúng: các tác nhân tùy chỉnh phải tái tạo hành vi hướng dẫn/kiểm soát của PMB để tránh hiển thị các sự kiện cá nhân không liên quan.
Lựa chọn mô hình nhúng quan trọng: các không gian làm việc đa ngôn ngữ có thể cần cấu hình rõ ràng để tránh suy giảm chất lượng truy xuất với các nhúng chỉ bằng tiếng Anh.
Đánh đổi tài nguyên cục bộ: lập chỉ mục, nhúng và trích xuất/tóm tắt tùy chọn có thể tiêu thụ CPU/RAM và có thể cần điều chỉnh cho các không gian làm việc lớn.
Cách Sử dụng PMB | Local-first memory for AI
1) Cài đặt PMB: Trong một terminal, cài đặt PMB bằng pip:
pip install pmb-ai
PMB là Python thuần túy và hoạt động trên macOS, Linux và Windows.
2) Kết nối PMB với tác nhân mã hóa AI của bạn (MCP): Kết nối PMB vào tác nhân của bạn qua MCP (stdio). Ví dụ cho Claude Code:
pmb connect claude-code
PMB chạy như một tiến trình con của tác nhân của bạn (không có mạng, không có cổng). Nó sẽ chèn bộ nhớ liên quan trước khi mô hình trả lời và ghi nhật ký công việc sau đó.
3) Xác minh thiết lập: Chạy chẩn đoán tích hợp để xác nhận rằng dây MCP và các hook đang hoạt động:
pmb doctor
4) Sử dụng tác nhân của bạn bình thường (bộ nhớ tự động): Bắt đầu làm việc như bạn thường làm trong tác nhân/trình chỉnh sửa của mình. PMB tự động:
- Phân loại nhanh chóng từng tin nhắn
- Gợi lại các ký ức phù hợp trước khi mô hình phản hồi
- Ghi các sự kiện mới một cách không đồng bộ (ghi trả về ngay lập tức; chèn nhúng/vector xảy ra trong nền)
Không cần gọi công cụ đặc biệt trong quá trình sử dụng bình thường.
5) Kiểm tra thủ công khả năng gợi lại từ CLI (tùy chọn): Bạn có thể truy vấn bộ nhớ của mình trực tiếp để xem PMB sẽ hiển thị gì:
pmb recall
Sau đó nhập một truy vấn (ví dụ: tên lỗi hoặc quyết định) và xem lại các kết quả được xếp hạng (bài học/quyết định/tệp/v.v.).
6) Mở bảng điều khiển cục bộ để khám phá bộ nhớ: Khởi chạy bảng điều khiển:
pmb dashboard
Sau đó mở giao diện người dùng web cục bộ (thường hiển thị là http://127.0.0.1:8765). Bảng điều khiển cho phép bạn kiểm tra bộ nhớ của mình dưới dạng:
- Một đồ thị (thực thể và kết nối)
- Một dòng thời gian/nhật ký (quyết định, bài học, cam kết, thất bại, v.v.)
Nó chỉ cục bộ (không xác thực, không đám mây).
7) Chuyển sang mô hình nhúng đa ngôn ngữ nếu không gian làm việc của bạn không chủ yếu là văn bản Latin (khuyến nghị khi có cảnh báo): Nếu bạn thấy cảnh báo như “Workspace has 81% non-Latin chars but uses all-MiniLM-L6-v2 (English-only)”, hãy chuyển nhúng sang mô hình đa ngôn ngữ:
pmb config set embedding.model paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Điều này cải thiện khả năng truy xuất khi ký ức/truy vấn của bạn bao gồm văn bản không phải tiếng Anh.
8) (Nâng cao) Đảm bảo tác nhân tùy chỉnh của bạn sao chép cổng an toàn bộ nhớ của PMB: Nếu bạn xây dựng tích hợp tác nhân của riêng mình trên PMB, hãy sao chép cùng một khối cổng/hướng dẫn mà PMB chèn; nếu không, các sự kiện cá nhân không liên quan có thể xuất hiện trên các câu hỏi không liên quan. Tham chiếu chính tắc nằm trong:
src/pmb/cli/connect.py
9) Sao lưu / đồng bộ hóa không gian làm việc PMB của bạn với Git (khuyến nghị): Khởi tạo một remote không gian làm việc và đẩy thường xuyên:
pmb workspace init --remote [email protected]:you/my-memory.git
pmb workspace push
Trên một máy khác:
pmb workspace pull
Hoặc sao chép vào một thiết bị mới:
pmb workspace clone <url> work-laptop
(Hành vi xung đột được ghi chú trong tài liệu: remote thắng khi xung đột.)
10) Xuất một gói sao lưu được mã hóa (khôi phục di động): Tạo một gói được mã hóa, xác thực:
pmb workspace export memory.enc
Khôi phục nó ở bất cứ đâu vào một không gian làm việc:
pmb workspace import memory.enc personal
Điều này sử dụng AES + HMAC với khóa được tạo từ scrypt (theo đoạn mã nguồn được cung cấp).
11) Nếu bạn cần bắt đầu lại từ đầu, hãy sao chép thư mục không gian làm việc (tùy chọn khôi phục): Trường hợp xấu nhất, bạn có thể sao chép thư mục không gian làm việc của mình và bắt đầu lại từ đầu. Đoạn mã cho biết không gian làm việc nằm dưới:
~/.pmb/workspaces/<id>/
Sao chép nó làm bản sao lưu thủ công hoặc để di chuyển trạng thái.
Câu hỏi Thường gặp về PMB | Local-first memory for AI
PMB (Personal Memory Brain) là một hệ thống bộ nhớ liên tục cục bộ đầu tiên dành cho các tác nhân mã hóa AI. Nó lưu trữ các quyết định, bài học, sự kiện dự án và các bộ nhớ khác trên máy của bạn (chủ yếu trong tệp SQLite) và cung cấp ngữ cảnh liên quan trở lại cho các tác nhân thông qua MCP (Model Context Protocol).
Bài viết phổ biến
Atoms: Nền tảng AI đa tác nhân biến ý tưởng thành sản phẩm sẵn sàng ra mắt
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nó là gì, Cách thức hoạt động và Cách sử dụng nó vào năm 2026
Apr 15, 2026
Đánh giá Atoms — Trình tạo sản phẩm AI định nghĩa lại việc tạo nội dung số vào năm 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cách Triển Khai và Sử Dụng AI Agent "Làm-Thay-Bạn" Thực Sự (Cập Nhật 2026)
Apr 3, 2026
Công cụ AI Mới nhất Tương tự PMB | Local-first memory for AI
Gait
Gait là một công cụ hợp tác tích hợp việc tạo mã hỗ trợ AI với kiểm soát phiên bản, cho phép các nhóm theo dõi, hiểu và chia sẻ bối cảnh mã do AI tạo ra một cách hiệu quả.
invoices.dev
invoices.dev là một nền tảng lập hóa đơn tự động tạo hóa đơn trực tiếp từ các cam kết Git của các nhà phát triển, với khả năng tích hợp cho các dịch vụ GitHub, Slack, Linear và Google.
EasyRFP
EasyRFP là một bộ công cụ tính toán biên được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa các phản hồi RFP (Yêu cầu đề xuất) và cho phép phân loại hình thái thực địa theo thời gian thực thông qua công nghệ học sâu.
Cart.ai
Cart.ai là một nền tảng dịch vụ dựa trên AI cung cấp các giải pháp tự động hóa doanh nghiệp toàn diện bao gồm lập trình, quản lý quan hệ khách hàng, chỉnh sửa video, thiết lập thương mại điện tử và phát triển AI tùy chỉnh với hỗ trợ 24/7.
Công cụ AI Phổ biến Giống PMB | Local-first memory for AI
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI cung cấp các tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, các gợi ý mã theo thời gian thực, và hỗ trợ theo ngữ cảnh trực tiếp trong các IDE được hỗ trợ và GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode là một Tiện ích mở rộng Trình chỉnh sửa mã nguồn Xcode tích hợp GitHub Copilot, Codeium và ChatGPT để cung cấp các gợi ý mã được hỗ trợ bởi AI, hỗ trợ trò chuyện và chức năng từ prompt đến mã trong Xcode.
BrowserAI
BrowserAI là một thư viện mã nguồn mở cho phép chạy các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cục bộ trực tiếp trong trình duyệt web với khả năng tăng tốc WebGPU, cung cấp các khả năng AI tập trung vào quyền riêng tư mà không cần cơ sở hạ tầng máy chủ.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI là một coding agent mã nguồn mở, nhẹ, chạy trong terminal của bạn, cho phép các nhà phát triển dịch ngôn ngữ tự nhiên thành thực thi mã trong khi cung cấp khả năng suy luận ở cấp độ ChatGPT với khả năng chạy mã, thao tác tệp và lặp lại dưới sự kiểm soát phiên bản.