от AityTech
Система постоянной памяти для AI-ассистентов программирования
Ваш AI-ассистент забывает всё между сеансами. AgentKits Memory решает эту проблему.
Решения, паттерны, ошибки и контекст — всё сохраняется локально через MCP.
Сайт • Документация • Быстрый старт • Как это работает • Платформы • CLI • Веб-интерфейс
English · 简体中文 · 日本語 · 한국어 · Español · Deutsch · Français · Português · Tiếng Việt · Русский · العربية
--- ## Возможности | Возможность | Преимущество | |---------|---------| | **100% локально** | Все данные остаются на вашей машине. Без облака, без API-ключей, без аккаунтов | | **Молниеносная скорость** | Нативный SQLite (better-sqlite3) = мгновенные запросы, нулевая задержка | | **Без настройки** | Работает из коробки. Не требуется настройка базы данных | | **Мультиплатформенность** | Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenCode — одна команда установки | | **MCP-сервер** | 9 инструментов: сохранение, поиск, временная шкала, детали, извлечение, список, обновление, удаление, статус | | **Автозахват** | Хуки автоматически фиксируют контекст сеанса, использование инструментов, сводки | | **AI-обогащение** | Фоновые процессы обогащают наблюдения сводками, сгенерированными AI | | **Векторный поиск** | sqlite-vec семантическое сходство с многоязычными эмбеддингами (100+ языков) | | **Веб-интерфейс** | Браузерный UI для просмотра, поиска, добавления, редактирования, удаления воспоминаний | | **3-уровневый поиск** | Прогрессивное раскрытие экономит ~87% токенов по сравнению с загрузкой всего | | **Управление жизненным циклом** | Автосжатие, архивация и очистка старых сеансов | | **Экспорт/импорт** | Резервное копирование и восстановление воспоминаний в формате JSON | --- ## Как это работает ``` Сеанс 1: "Использовать JWT для auth" Сеанс 2: "Добавить endpoint входа" ┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │ Вы кодите с AI... │ │ AI уже знает: │ │ AI принимает решения │ │ ✓ Решение о JWT auth │ │ AI сталкивается с │ ───► │ ✓ Решения ошибок │ │ ошибками │ сохран. │ ✓ Паттерны кода │ │ AI изучает паттерны │ │ ✓ Контекст сеанса │ └──────────────────────────┘ └──────────────────────────┘ │ ▲ ▼ │ .claude/memory/memory.db ──────────────────┘ (SQLite, 100% локально) ``` 1. **Настройка один раз** — `npx @aitytech/agentkits-memory` настраивает вашу платформу 2. **Автозахват** — Хуки записывают решения, использование инструментов и сводки во время работы 3. **Внедрение контекста** — Следующий сеанс начинается с релевантной историей из прошлых сеансов 4. **Фоновая обработка** — Процессы обогащают наблюдения с помощью AI, генерируют эмбеддинги, сжимают старые данные 5. **Поиск в любое время** — AI использует MCP-инструменты (`memory_search` → `memory_details`) для поиска прошлого контекста Все данные остаются в `.claude/memory/memory.db` на вашей машине. Без облака. API-ключи не требуются. --- ## Проектные решения, которые имеют значение Большинство инструментов памяти рассеивают данные по markdown-файлам, требуют Python runtime или отправляют ваш код внешним API. AgentKits Memory делает принципиально другой выбор: | Проектное решение | Почему это важно | |---------------|----------------| | **Единая база данных SQLite** | Один файл (`memory.db`) содержит всё — воспоминания, сеансы, наблюдения, эмбеддинги. Никаких рассеянных файлов для синхронизации, конфликтов слияния, потерянных данных. Резервная копия = копирование одного файла | | **Нативный Node.js, без Python** | Работает везде, где работает Node. Без conda, без pip, без virtualenv. Тот же язык, что и ваш MCP-сервер — одна команда `npx`, готово | | **Токен-эффективный 3-уровневый поиск** | Сначала индекс поиска (~50 токенов/результат), затем контекст временной шкалы, затем полные детали. Загружайте только то, что нужно. Другие инструменты сбрасывают целые файлы памяти в контекст, сжигая токены на нерелевантном контенте | | **Автозахват через хуки** | Решения, паттерны и ошибки записываются по мере их появления — а не после того, как вы вспомните их сохранить. Внедрение контекста сеанса происходит автоматически при следующем старте сеанса | | **Локальные эмбеддинги, без API-вызовов** | Векторный поиск использует локальную ONNX-модель (multilingual-e5-small). Семантический поиск работает офлайн, ничего не стоит и поддерживает 100+ языков | | **Фоновые процессы** | AI-обогащение, генерация эмбеддингов и сжатие выполняются асинхронно. Ваш процесс кодирования никогда не блокируется | | **Мультиплатформенность с первого дня** | Один флаг `--platform=all` настраивает Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline и OpenCode одновременно. Та же база данных памяти, разные редакторы | | **Структурированные данные наблюдений** | Использование инструментов фиксируется с классификацией типов (read/write/execute/search), отслеживанием файлов, определением намерений и AI-генерируемыми описаниями — а не сырыми текстовыми дампами | | **Без утечек процессов** | Фоновые процессы самостоятельно завершаются через 5 минут, используют PID-файлы блокировок с очисткой устаревших блокировок и корректно обрабатывают SIGTERM/SIGINT. Никаких процессов-зомби, никаких осиротевших процессов | | **Без утечек памяти** | Хуки работают как короткоживущие процессы (не долгоживущие демоны). Соединения с базой данных закрываются при выключении. Подпроцесс эмбеддингов имеет ограниченный перезапуск (макс. 2), таймауты ожидающих запросов и корректную очистку всех таймеров и очередей | --- ## Веб-интерфейс Просматривайте и управляйте своими воспоминаниями через современный веб-интерфейс. ```bash npx @aitytech/agentkits-memory web ``` Затем откройте **http://localhost:1905** в браузере. ### Список сеансов Просмотр всех сеансов с хронологией и деталями активности.  ### Список воспоминаний Просмотр всех сохранённых воспоминаний с поиском и фильтрацией по пространству имён.  ### Добавление воспоминания Создание новых воспоминаний с ключом, пространством имён, типом, содержимым и тегами.  ### Детали воспоминания Просмотр полных деталей воспоминания с возможностью редактирования и удаления.  ### Управление эмбеддингами Генерация и управление векторными эмбеддингами для семантического поиска.  --- ## Быстрый старт ### Вариант 1: Маркетплейс плагинов Claude Code (рекомендуется для Claude Code) Установка одной командой — без ручной настройки: ```bash /plugin marketplace add aitytech/agentkits-memory /plugin install agentkits-memory@agentkits-memory ``` Это автоматически устанавливает хуки, MCP-сервер и навык рабочего процесса памяти. Перезапустите Claude Code после установки. ### Вариант 2: Автоматическая установка (все платформы) ```bash npx @aitytech/agentkits-memory ``` Это автоматически определяет вашу платформу и настраивает всё: MCP-сервер, хуки (Claude Code/OpenCode), файлы правил (Cursor/Windsurf/Cline) и загружает модель эмбеддингов. **Настройка для конкретной платформы:** ```bash npx @aitytech/agentkits-memory setup --platform=cursor npx @aitytech/agentkits-memory setup --platform=windsurf,cline npx @aitytech/agentkits-memory setup --platform=all ``` ### Вариант 3: Ручная настройка MCP Если вы предпочитаете ручную настройку, добавьте в ваш MCP-конфиг: ```json { "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aitytech/agentkits-memory", "server"] } } } ``` Расположение конфигурационных файлов: - **Claude Code**: `.claude/settings.json` (встроен в ключ `mcpServers`) - **Cursor**: `.cursor/mcp.json` - **Windsurf**: `.windsurf/mcp.json` - **Cline / OpenCode**: `.mcp.json` (корень проекта) ### 3. MCP-инструменты После настройки ваш AI-ассистент может использовать эти инструменты: | Инструмент | Описание | |------|-------------| | `memory_status` | Проверка статуса системы памяти (вызывайте первым!) | | `memory_save` | Сохранение решений, паттернов, ошибок или контекста | | `memory_search` | **[Шаг 1]** Поиск по индексу — легковесные ID + заголовки (~50 токенов/результат) | | `memory_timeline` | **[Шаг 2]** Получение временного контекста вокруг воспоминания | | `memory_details` | **[Шаг 3]** Получение полного содержимого для конкретных ID | | `memory_recall` | Быстрый обзор темы — сгруппированная сводка | | `memory_list` | Список недавних воспоминаний | | `memory_update` | Обновление существующего содержимого воспоминания или тегов | | `memory_delete` | Удаление устаревших воспоминаний | --- ## Прогрессивное раскрытие (токен-эффективный поиск) AgentKits Memory использует **шаблон 3-уровневого поиска**, который экономит ~70% токенов по сравнению с предварительной загрузкой полного содержимого. ### Как это работает ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Шаг 1: memory_search │ │ Возвращает: ID, заголовки, теги, оценки (~50 токенов/элемент) │ │ → Просмотр индекса, выбор релевантных воспоминаний │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Шаг 2: memory_timeline (опционально) │ │ Возвращает: Контекст ±30 минут вокруг воспоминания │ │ → Понимание того, что произошло до/после │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Шаг 3: memory_details │ │ Возвращает: Полное содержимое только для выбранных ID │ │ → Загрузка только того, что действительно нужно │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### Пример рабочего процесса ```typescript // Шаг 1: Поиск - получение легковесного индекса memory_search({ query: "authentication" }) // → Возвращает: [{ id: "abc", title: "JWT pattern...", score: 85% }] // Шаг 2: (Опционально) Просмотр временного контекста memory_timeline({ anchor: "abc" }) // → Возвращает: Что произошло до/после этого воспоминания // Шаг 3: Получение полного содержимого только для того, что нужно memory_details({ ids: ["abc"] }) // → Возвращает: Полное содержимое для выбранного воспоминания ``` ### Экономия токенов | Подход | Использовано токенов | |----------|-------------| | **Старый:** Загрузка всего содержимого | ~500 токенов × 10 результатов = 5000 токенов | | **Новый:** Прогрессивное раскрытие | 50 × 10 + 500 × 2 = 1500 токенов | | **Экономия** | **Снижение на 70%** | --- ## CLI-команды ```bash # Установка одной командой (автоопределение платформы) npx @aitytech/agentkits-memory npx @aitytech/agentkits-memory setup --platform=cursor # конкретная платформа npx @aitytech/agentkits-memory setup --platform=all # все платформы npx @aitytech/agentkits-memory setup --force # переустановка/обновление # Запуск MCP-сервера npx @aitytech/agentkits-memory server # Веб-интерфейс (порт 1905) npx @aitytech/agentkits-memory web # Терминальный просмотрщик npx @aitytech/agentkits-memory viewer npx @aitytech/agentkits-memory viewer --stats # статистика базы данных npx @aitytech/agentkits-memory viewer --json # вывод в JSON # Сохранение из CLI npx @aitytech/agentkits-memory save "Use JWT with refresh tokens" --category pattern --tags auth,security # Настройки npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . # просмотр текущих настроек npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . --reset # сброс до значений по умолчанию npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . aiProvider.provider=openai aiProvider.apiKey=sk-... # Экспорт / Импорт npx @aitytech/agentkits-memory hook export . my-project ./backup.json npx @aitytech/agentkits-memory hook import . ./backup.json # Управление жизненным циклом npx @aitytech/agentkits-memory hook lifecycle . --compress-days=7 --archive-days=30 npx @aitytech/agentkits-memory hook lifecycle-stats . ``` --- ## Программное использование ```typescript import { ProjectMemoryService } from '@aitytech/agentkits-memory'; const memory = new ProjectMemoryService({ baseDir: '.claude/memory', dbFilename: 'memory.db', }); await memory.initialize(); // Сохранение воспоминания await memory.storeEntry({ key: 'auth-pattern', content: 'Use JWT with refresh tokens for authentication', namespace: 'patterns', tags: ['auth', 'security'], }); // Запрос воспоминаний const results = await memory.query({ type: 'hybrid', namespace: 'patterns', content: 'authentication', limit: 10, }); // Получение по ключу const entry = await memory.getByKey('patterns', 'auth-pattern'); ``` --- ## Хуки автозахвата Хуки автоматически фиксируют ваши AI-сеансы программирования (только Claude Code и OpenCode): | Хук | Триггер | Действие | |------|---------|--------| | `context` | Начало сеанса | Внедряет контекст предыдущего сеанса + статус памяти | | `session-init` | Запрос пользователя | Инициализирует/возобновляет сеанс, записывает запросы | | `observation` | После использования инструмента | Фиксирует использование инструмента с определением намерения | | `summarize` | Конец сеанса | Генерирует структурированную сводку сеанса | | `user-message` | Начало сеанса | Отображает статус памяти пользователю (stderr) | Установка хуков: ```bash npx @aitytech/agentkits-memory ``` **Что фиксируется автоматически:** - Чтение/запись файлов с путями - Изменения кода в виде структурированных diff (до → после) - Намерение разработчика (исправление ошибок, функция, рефакторинг, исследование и т.д.) - Сводки сеансов с решениями, ошибками и следующими шагами - Отслеживание нескольких запросов в рамках сеансов --- ## Мультиплатформенная поддержка | Платформа | MCP | Хуки | Файл правил | Установка | |----------|-----|-------|------------|-------| | **Claude Code** | `.claude/settings.json` | ✅ Полная | CLAUDE.md (skill) | `--platform=claude-code` | | **Cursor** | `.cursor/mcp.json` | — | `.cursorrules` | `--platform=cursor` | | **Windsurf** | `.windsurf/mcp.json` | — | `.windsurfrules` | `--platform=windsurf` | | **Cline** | `.mcp.json` | — | `.clinerules` | `--platform=cline` | | **OpenCode** | `.mcp.json` | ✅ Полная | — | `--platform=opencode` | - **MCP-сервер** работает со всеми платформами (инструменты памяти через MCP-протокол) - **Хуки** обеспечивают автозахват в Claude Code и OpenCode - **Файлы правил** обучают Cursor/Windsurf/Cline рабочему процессу памяти - **Данные памяти** всегда хранятся в `.claude/memory/` (единый источник истины) --- ## Фоновые процессы После каждого сеанса фоновые процессы обрабатывают задачи в очереди: | Процесс | Задача | Описание | |--------|------|-------------| | `embed-session` | Эмбеддинги | Генерация векторных эмбеддингов для семантического поиска | | `enrich-session` | AI-обогащение | Обогащение наблюдений AI-генерируемыми сводками, фактами, концепциями | | `compress-session` | Сжатие | Сжатие старых наблюдений (10:1–25:1) и генерация дайджестов сеансов (20:1–100:1) | Процессы запускаются автоматически после окончания сеанса. Каждый процесс: - Обрабатывает до 200 элементов за запуск - Использует файлы блокировок для предотвращения параллельного выполнения - Автозавершается через 5 минут (предотвращает зомби) - Повторяет неудачные задачи до 3 раз --- ## Настройка AI-провайдера AI-обогащение использует подключаемые провайдеры. По умолчанию используется `claude-cli` (API-ключ не нужен). | Провайдер | Тип | Модель по умолчанию | Примечания | |----------|------|---------------|-------| | **Claude CLI** | `claude-cli` | `haiku` | Использует `claude --print`, API-ключ не нужен | | **OpenAI** | `openai` | `gpt-4o-mini` | Любая модель OpenAI | | **Google Gemini** | `gemini` | `gemini-2.0-flash` | Ключ Google AI Studio | | **OpenRouter** | `openai` | любая | Установите `baseUrl` в `https://openrouter.ai/api/v1` | | **GLM (Zhipu)** | `openai` | любая | Установите `baseUrl` в `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` | | **Ollama** | `openai` | любая | Установите `baseUrl` в `http://localhost:11434/v1` | ### Вариант 1: Переменные окружения ```bash # OpenAI export AGENTKITS_AI_PROVIDER=openai export AGENTKITS_AI_API_KEY=sk-... # Google Gemini export AGENTKITS_AI_PROVIDER=gemini export AGENTKITS_AI_API_KEY=AIza... # OpenRouter (использует OpenAI-совместимый формат) export AGENTKITS_AI_PROVIDER=openai export AGENTKITS_AI_API_KEY=sk-or-... export AGENTKITS_AI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1 export AGENTKITS_AI_MODEL=anthropic/claude-3.5-haiku # Локальный Ollama (API-ключ не нужен) export AGENTKITS_AI_PROVIDER=openai export AGENTKITS_AI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 export AGENTKITS_AI_MODEL=llama3.2 # Полностью отключить AI-обогащение export AGENTKITS_AI_ENRICHMENT=false ``` ### Вариант 2: Постоянные настройки ```bash # Сохраняется в .claude/memory/settings.json — сохраняется между сеансами npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . aiProvider.provider=openai aiProvider.apiKey=sk-... npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . aiProvider.provider=gemini aiProvider.apiKey=AIza... npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . aiProvider.baseUrl=https://openrouter.ai/api/v1 # Просмотр текущих настроек npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . # Сброс до значений по умолчанию npx @aitytech/agentkits-memory hook settings . --reset ``` > **Приоритет:** Переменные окружения переопределяют settings.json. Settings.json переопределяет значения по умолчанию. --- ## Управление жизненным циклом Управление ростом памяти с течением времени: ```bash # Сжать наблюдения старше 7 дней, архивировать сеансы старше 30 дней npx @aitytech/agentkits-memory hook lifecycle . --compress-days=7 --archive-days=30 # Также автоудаление архивированных сеансов старше 90 дней npx @aitytech/agentkits-memory hook lifecycle . --compress-days=7 --archive-days=30 --delete --delete-days=90 # Просмотр статистики жизненного цикла npx @aitytech/agentkits-memory hook lifecycle-stats . ``` | Стадия | Что происходит | |-------|-------------| | **Сжатие** | AI-сжатие наблюдений, генерация дайджестов сеансов | | **Архивация** | Отметка старых сеансов как архивированных (исключены из контекста) | | **Удаление** | Удаление архивированных сеансов (opt-in, требует `--delete`) | --- ## Экспорт / Импорт Резервное копирование и восстановление воспоминаний вашего проекта: ```bash # Экспорт всех сеансов для проекта npx @aitytech/agentkits-memory hook export . my-project ./backup.json # Импорт из резервной копии (автоматическая дедупликация) npx @aitytech/agentkits-memory hook import . ./backup.json ``` Формат экспорта включает сеансы, наблюдения, запросы и сводки. --- ## Категории воспоминаний | Категория | Случай использования | |----------|----------| | `decision` | Архитектурные решения, выбор технологий, компромиссы | | `pattern` | Соглашения о кодировании, паттерны проекта, повторяющиеся подходы | | `error` | Исправления ошибок, решения ошибок, инсайты отладки | | `context` | Фон проекта, командные соглашения, настройка окружения | | `observation` | Автозахваченные наблюдения сеанса | --- ## Хранение Воспоминания хранятся в `.claude/memory/` внутри директории вашего проекта. ``` .claude/memory/ ├── memory.db # База данных SQLite (все данные) ├── memory.db-wal # Write-ahead log (временный) ├── settings.json # Постоянные настройки (AI-провайдер, конфиг контекста) └── embeddings-cache/ # Кешированные векторные эмбеддинги ``` --- ## Поддержка CJK-языков AgentKits Memory имеет **автоматическую поддержку CJK** для поиска текста на китайском, японском и корейском языках. ### Без настройки Когда установлен `better-sqlite3` (по умолчанию), поиск CJK работает автоматически: ```typescript import { ProjectMemoryService } from '@aitytech/agentkits-memory'; const memory = new ProjectMemoryService('.claude/memory'); await memory.initialize(); // Сохранение CJK-содержимого await memory.storeEntry({ key: 'auth-pattern', content: '認証機能の実装パターン - JWT with refresh tokens', namespace: 'patterns', }); // Поиск на японском, китайском или корейском - просто работает! const results = await memory.query({ type: 'hybrid', content: '認証機能', }); ``` ### Как это работает - **Нативный SQLite**: Использует `better-sqlite3` для максимальной производительности - **Триграммный токенизатор**: FTS5 с триграммами создаёт 3-символьные последовательности для CJK-сопоставления - **Умный откат**: Короткие CJK-запросы (< 3 символов) автоматически используют LIKE-поиск - **BM25-ранжирование**: Оценка релевантности для результатов поиска ### Дополнительно: Сегментация японских слов Для продвинутого японского с правильной сегментацией слов, опционально используйте lindera: ```typescript import { createJapaneseOptimizedBackend } from '@aitytech/agentkits-memory'; const backend = createJapaneseOptimizedBackend({ databasePath: '.claude/memory/memory.db', linderaPath: './path/to/liblindera_sqlite.dylib', }); ``` Требуется сборка [lindera-sqlite](https://github.com/lindera/lindera-sqlite). --- ## Справочник API ### ProjectMemoryService ```typescript interface ProjectMemoryConfig { baseDir: string; // По умолчанию: '.claude/memory' dbFilename: string; // По умолчанию: 'memory.db' enableVectorIndex: boolean; // По умолчанию: false dimensions: number; // По умолчанию: 384 embeddingGenerator?: EmbeddingGenerator; cacheEnabled: boolean; // По умолчанию: true cacheSize: number; // По умолчанию: 1000 cacheTtl: number; // По умолчанию: 300000 (5 мин) } ``` ### Методы | Метод | Описание | |--------|-------------| | `initialize()` | Инициализация сервиса памяти | | `shutdown()` | Выключение и сохранение изменений | | `storeEntry(input)` | Сохранение записи воспоминания | | `get(id)` | Получение записи по ID | | `getByKey(namespace, key)` | Получение записи по пространству имён и ключу | | `update(id, update)` | Обновление записи | | `delete(id)` | Удаление записи | | `query(query)` | Запрос записей с фильтрами | | `semanticSearch(content, k)` | Поиск по семантическому сходству | | `count(namespace?)` | Подсчёт записей | | `listNamespaces()` | Список всех пространств имён | | `getStats()` | Получение статистики | --- ## Качество кода AgentKits Memory тщательно протестирован — **970 модульных тестов** в 21 тестовом наборе. | Метрика | Покрытие | |---------|----------| | **Операторы** | 90.29% | | **Ветви** | 80.85% | | **Функции** | 90.54% | | **Строки** | 91.74% | ### Категории тестов | Категория | Тестов | Что покрывает | |-----------|--------|---------------| | Основной сервис памяти | 56 | CRUD, поиск, пагинация, категории, теги, импорт/экспорт | | Backend SQLite | 65 | Схема, миграции, FTS5, транзакции, обработка ошибок | | Векторный индекс sqlite-vec | 47 | Вставка, поиск, удаление, персистентность, граничные случаи | | Гибридный поиск | 44 | FTS + векторное слияние, скоринг, ранжирование, фильтры | | Экономика токенов | 27 | Бюджеты 3-уровневого поиска, усечение, оптимизация | | Система эмбеддингов | 63 | Кеш, подпроцесс, локальные модели, поддержка CJK | | Система хуков | 502 | Контекст, инициализация сессии, наблюдение, резюме, AI-обогащение, жизненный цикл, воркеры очередей, адаптеры, типы | | MCP-сервер | 48 | Все 9 MCP-инструментов, валидация, ответы об ошибках | | CLI | 34 | Определение платформы, генерация правил | | Интеграция | 84 | Сквозные потоки, интеграция эмбеддингов, мультисессии | ```bash # Запуск тестов npm test # Запуск с покрытием npm run test:coverage ``` --- ## Требования - **Node.js LTS**: 18.x, 20.x или 22.x (рекомендуется) - MCP-совместимый AI-ассистент программирования ### Примечания к версиям Node.js Этот пакет использует `better-sqlite3`, который требует нативных бинарных файлов. **Предсобранные бинарные файлы доступны только для LTS-версий**. | Версия Node | Статус | Примечания | |--------------|--------|-------| | 18.x LTS | ✅ Работает | Предсобранные бинарные файлы | | 20.x LTS | ✅ Работает | Предсобранные бинарные файлы | | 22.x LTS | ✅ Работает | Предсобранные бинарные файлы | | 19.x, 21.x, 23.x | ⚠️ Требуются инструменты сборки | Нет предсобранных бинарных файлов | ### Использование не-LTS версий (Windows) Если вы должны использовать не-LTS версию (19, 21, 23), сначала установите инструменты сборки: **Вариант 1: Visual Studio Build Tools** ```powershell # Скачайте и установите с: # https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ # Выберите рабочую нагрузку "Desktop development with C++" ``` **Вариант 2: windows-build-tools (npm)** ```powershell npm install --global windows-build-tools ``` **Вариант 3: Chocolatey** ```powershell choco install visualstudio2022-workload-vctools ``` См. [руководство node-gyp для Windows](https://github.com/nodejs/node-gyp#on-windows) для более подробной информации. --- ## Экосистема AgentKits **AgentKits Memory** является частью экосистемы AgentKits от AityTech — инструменты, которые делают AI-ассистентов программирования умнее. | Продукт | Описание | Ссылка | |---------|-------------|------| | **AgentKits Engineer** | 28 специализированных агентов, 100+ навыков, корпоративные паттерны | [GitHub](https://github.com/aitytech/agentkits-engineer) | | **AgentKits Marketing** | AI-генерация маркетингового контента | [GitHub](https://github.com/aitytech/agentkits-marketing) | | **AgentKits Memory** | Постоянная память для AI-ассистентов (этот пакет) | [npm](https://www.npmjs.com/package/@aitytech/agentkits-memory) |
Дайте вашему AI-ассистенту память, которая сохраняется.
AgentKits Memory от AityTech
Поставьте звезду этому репозиторию, если он помогает вашему AI запоминать.