TencentDB Agent Memory v2.0.0 版本全解析四大记忆资产、Memory Hub 操作台与 Agent 记忆注入通道【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory导读本文以仓库 CHANGELOG.md 为骨架系统解读TencentDB Agent Memory2.0.0 正式版的关键发布内容从对话、文档、代码中自动沉淀的四种记忆资产Chat Memory / Skill / Wiki / CodeGraph面向团队协作的Memory Hub管控面板让 Claude Code 等 coding agent 直接挂上团队记忆的Memory Proxy以及一条命令拉起三件套的部署脚本与官方 SDK。读完本文你将掌握 v2.0.0 的功能全貌、部署方式与底层实现位置可以直接在本仓库中按图索骥进行安装、验证与二次开发。一、版本总览v2.0.0 的核心定位根据 CHANGELOG.mdv2.0.02026-08-03 发布的产品定位是让 Agent 的经验、文档、代码沉淀成可复用资产让下一位 Agent 直接读档。这句话拆开看有三层含义与 README_CN.md 中减少使用 Agent 时的重复工作的目标一一对应沉淀把对话、文档、代码库这些工作痕迹转化为结构化、可复用的记忆资产治理资产具备 Owner、版本、状态、可见性等管理属性由人通过 Memory Hub 审核、分享、配装复用通过 Memory Proxy 把匹配的资产按需注入到 Agent 的上下文让新会话不必从零开始。v2.0.0 是继 2.0.0-beta.1 之后的正式版本。相比 beta 版本正式版新增了两个值得注意的能力Skill 强制归档功能与CodeGraph 定时自动同步代码库功能并且System Admin 也可以使用资产管理功能beta.1 中 admin 不能拥有业务资产见 INSTALL_CN.md 第 1 步说明。二、 四种记忆资产从工作痕迹到可复用资产v2.0.0 首次完整开源了四类记忆资产它们从对话 / 工作痕迹里自动沉淀出来对应仓库中的四个实现模块。1. Chat Memory逐层沉淀的对话记忆Chat Memory 从对话中按层级提取信息形成L0 → L1 → L2 → L3的逐层沉淀结构层级保存什么主要用途L0 Conversation原始对话与完整上下文核对原话、时间和来源L1 Atom从对话提取的事实、偏好、约束与事件精确召回可执行信息L2 Scenario围绕项目或场景组织的知识块快速恢复一个工作场景L3 Core / Persona长期画像、稳定模式与高层认知让 Agent 迅速进入用户和团队语境跨会话保留偏好、决策、交互历史。这条流水线在仓库中的落点清晰可查L0 记录器位于 MemoryCore/src/core/conversation/l0-recorder.tsL1 提取 / 去重 / 读写分别在 MemoryCore/src/core/record/ 目录下的l1-extractor.ts、l1-dedup.ts、l1-writer.ts、l1-reader.tsL3 画像生成位于 MemoryCore/src/core/persona/persona-generator.ts。生成与召回都分层平时用 L2 / L3 快速进入语境需要具体事实时通过 BM25、向量检索与 RRF 回到 L1 / L0。检索实现可以参考 MemoryCore/src/core/store/bm25-client.ts 与 MemoryCore/src/core/store/search-utils.ts。2. Skill可复用 SOP 的版本化管理Skill 从跑通的任务里提炼可复用的操作流程。v2.0.0 中 Skill 不只是一段 Prompt它附带版本版本化管理与回退见 MemoryCore/src/core/skill/skill-versioning.ts资源文件资源存储见 MemoryCore/src/core/skill/skill-resource-store.ts触发边界何时该用这条 skill执行步骤验证规则v2.0.0 正式版新增 Skill 强制归档功能。个人 Skill 默认私有审核后可分享给团队再配装给其他 Agent。Skill 的抽取、权限与检索分别位于 MemoryCore/src/core/skill/skill-extractor.ts、skill-permission.ts 与 skill-store.ts。3. Wiki结构化文档页面 链接图谱Wiki 把文档变成结构化页面 链接图谱设计灵感来自 Andrej Karpathy 的 LLM 知识库实践README_CN.md 致谢章节有明确说明。Agent 可以搜索、阅读、沿链接下钻而不必先读完所有文件目录再开工。实现位于 MemoryKnowledge/src/engines/wiki/其中ingest-v2/目录包含文档摄入的完整流水线graph-search.ts 提供图谱搜索能力。4. CodeGraph代码符号 / 调用关系 / 影响路径CodeGraph 索引仓库的符号、文件、调用关系与影响路径让 Agent 在改代码前先做impact analysis查 callers / callees评估改了可能影响哪。v2.0.0 正式版新增定时自动同步代码库功能自动同步调度器见 MemoryKnowledge/src/store/auto-sync-scheduler.ts代码图谱服务见 MemoryKnowledge/src/store/code-graph-service.ts。代码索引引擎在 MemoryKnowledge/src/engines/code/。四类资产的统一登记模型Memory Asset与可见性控制见 MemoryCore/src/metadata/types.ts其中可见性枚举在 MemoryCore/src/metadata/router/v3-meta-schemas.ts 中定义为private/team/restricted/agent/task五种取值。下图展示了四类资产与 Memory Hub、Agent 装配的整体技术实现链路L0–L3 沉淀 → 记忆资产 → Memory Hub → 按身份装配到 Agent三、️ Memory Hub面向团队的操作台Memory Hub 是团队级记忆管控面板对应agentmemory/memory-hub镜像内含Panel Knowledge Servicev2.0.0 带来以下能力建 Team / Agent把资产按 Owner / 版本 / 状态 / 可见性统一管理三级可见性private/team/restrictedUser / Role / Agent ACL外加agent定向装配。语义如下可见性语义private只有 Owner 可读团队管理员也不例外team团队成员可读Owner / Admin 负责管理restricted通过 User / Role / Agent ACL 精确授权agent用于同团队 Agent 的定向装配可见性过滤的实际执行逻辑位于 MemoryCore/src/metadata/service/metadata-service.ts资产创建时默认private见该文件第 1122 行附近的visibility: private默认值。Agent Loadout给不同 Agent 绑定不同资产、调整优先级和使用方式——不同角色、不同 Loadout少给噪音多给它完成工作真正需要的记忆Wiki CodeGraph 工坊内置在 Hub导入代码库 / 文档就能自动构建管理员System Admin也可使用资产管理功能这是 v2.0.0 正式版相对 beta.1 的变更beta.1 中 admin 不能拥有业务资产面板全面支持中英文切换统一页面设计风格优化列表交互和分页体验。Hub 的角色分两层全局 System Admin管理用户与团队也可使用 Wiki、CodeGraph、Skill 等资产管理功能Team 内角色分为 Admin团队管理员和 Member普通成员负责团队内的资产协作与权限控制。资产归属通过 Owner 标记Owner 自动获得对应资产的管理权限。下图是 Hub 中资产统一管理界面的实际截屏Owner / 版本 / 状态 / 可见性 / Agent 绑定一目了然四、 Memory ProxyAgent 挂上记忆的通道agentmemory/memory-proxy让 Claude Code 等 coding agent 直接用上团队记忆。v2.0.0 中 Proxy 的核心能力包括1. Anthropic / OpenAI 双协议/claude-code/spaceId/v1/messagesAnthropic 协议和/v1/chat/completionsOpenAI 协议都接。这意味着 Claude Code、CodeBuddy、Hermes、OpenClaw 以及任何兼容 OpenAI API 的平台都能接入。2. 首轮引导sessionInitsessionInit 通过 CC 自带的AskUserQuestion工具让用户连续选择Team → Agent → Taskproxy 记住本次会话的绑定同一次会话内的多轮请求不再重复询问。Proxy 的 session 注册与表单逻辑位于 MemoryProxy/src/session/。3. 每轮注入把该 agent 的L2/L3 记忆、matched skill、wiki/code-graph拼进 system prompt转发上游 LLM。注入器实现见 MemoryProxy/src/injection/injectors/包括tdai-l1-recall-injector.ts、tdai-profile-memory-injector.ts、skill-injector.ts、knowledge-tools-injector.ts等。4. 鉴权客户端携带x-tdai-user-keyproxy 调内核/v3/meta/auth/verify换取user_id按用户维度控制资产可见性。Proxy 的 auth 逻辑见 MemoryProxy/src/auth.ts。5. Cost GuardCost Guard 支持为不同 Agent 配置不同模型以降低成本其实现位于 MemoryProxy/packages/cost-guard/。五、 一条命令拉起完整三件套三个镜像memory-core/memory-hub/proxy以多架构linux/amd64linux/arm64发布公开可拉取。最小部署命令如下git clone https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory.git cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images cp .env.example .env $EDITOR .env # 填入两组 LLM 参数 ./start-all.sh # 一键起1..env中需要准备的两组 LLM 参数根据 INSTALL_CN.md 与 start-all.sh 的必填项校验逻辑require_vars见 _lib.sh.env至少需要memory 组memory hub 内部使用MEMORY_LLM_BASE_URL/MEMORY_LLM_API_KEY/MEMORY_LLM_MODELproxy 组proxy 转发到的上游PROXY_UPSTREAM_URL/PROXY_UPSTREAM_API_KEY/PROXY_UPSTREAM_MODEL任一变量缺失或仍为REPLACE_ME时脚本会一次性列出全部缺失项并中止启动避免拉起 memory 之后才发现 proxy 参数缺。2. 启动流程中的自动化步骤start-all.sh 依次执行三步Step 1/3 memory调 start-memory-core.sh 启动内核 gateway端口8420。该脚本会从.env的MEMORY_LLM_*生成一份standalone skill的最小 gateway 配置写盘到.memory-core-config/tdai-gateway.yaml包含promptMode、recall 策略、skill 路由等参数首次启动自动init-admin生成随机 32 位user_keysk-mem-...格式与 MemoryCore/src/metadata/utils/user-key.ts 的格式一致写入.admin-key文件umask 077 收紧权限重启时复用已有 key立即自检调用一次POST /v3/meta/auth/verify校验这把 keyHTTP 200 视为通过通过后打印可直接复制的claude启动命令。Step 2/3 memory-hub调 start-memory-hub.sh 启动 Panel8125 Knowledge Service8424内部以LLM_MODEcustom直连MEMORY_LLM_*端点。Step 3/3 proxy调 start-proxy.sh 启动 Proxy8096默认PROXY_FULL_STACK1打开完整流水线auth sessionInit tdai 注入三个开关全部开启。最终打印的服务地址一览print_endpoints服务端口用途Memory Core8420记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面Panel UI8125团队记忆管理面板Knowledge8424Wiki / Code-Graph 服务Proxy8096LLM 请求代理Anthropic / OpenAI 双协议3. 启动后打印的 Claude Code 使用命令start-all.sh结束时若.admin-key存在会打印形如下方的命令start-all.sh 第 44-56 行export ANTHROPIC_BASE_URLhttp://127.0.0.1:8096/claude-code/default export ANTHROPIC_AUTH_TOKENsk-mem-随机32位 claude --model PROXY_UPSTREAM_MODEL 里配的模型其中路径里的default是 memory 实例 IDx-tdai-service-id本地部署固定为default。4. 停止与清理./stop-all.sh # 停容器保留 volume 数据 admin key ./stop-all.sh --purge # 连 volume、admin key、proxy config 一起清stop-all.sh 的实现细节值得注意--purge会删除tdai-memory-core-data与tdai-panel-data两个 volume、tdai-memory-stack网络、.admin-key文件以及.proxy-config/.memory-core-config目录。脚本注释明确指出admin key 与 volume 强绑定purge volume 必须同步清 key否则下次启动会读到旧 key 但 volume 是新的auth 校验会失败。六、 官方 SDKv2.0.0 提供 TypeScript 与 Python 两套官方 SDK。1. TypeScript —tencentdb-agent-memory/memory-sdk-ts-v2import { MemoryClient, SkillClient, MetadataClient } from tencentdb-agent-memory/memory-sdk-ts-v2; const memory new MemoryClient({ endpoint, apiKey, serviceId, teamId, agentId, userId, // v3 严格 isolation三项必填 });从源码看sdk/memory-core/typescript/src/index.ts顶级 export 直接来自 v3 严格 isolation 版本export * from ./v3/index.js老代码走.../v2/v3子路径也能继续用子路径保留为向后兼容别名。SDK 同时导出了HttpTransport、MemoryFileReaderCOS 文件读取、ParamError/TDAMError等底层工具。2. Python —pip install tencentdb-agent-memory-sdk-pythonfrom tencentdb_agent_memory import MemoryClient # 默认v2 兼容 from tencentdb_agent_memory.v3 import MemoryClient, MetadataClient, SkillClient与 TS SDK 同理默认入口保持 v2 兼容v3子包提供严格 isolation 版本。Python 包结构见 sdk/memory-core/python/tencentdb_agent_memory/含v2/、v3/、_v3_http.py等。3. 文档更新v2.0.0 还新增了CodeBuddy / Hermes / OpenClaw 接入指南分别见 INSTALL_CN.md 中的对应章节与 deploy/global-images/README.md并更新了安装指南中的角色权限说明admin 与业务用户的分层。七、数据迁移从旧版本升级如果你已在用旧版v1.x / v0.x并希望把存量数据迁到 v2.0.0仓库提供了专门的数据迁移工具用法和参数详见 MemoryCore/scripts/migrate-v2-to-v3/README_CN.md。全新安装可跳过此步骤。八、版本演进从 beta.1 到正式版2.0.0-beta.12026-07-21——首次公开发布SemVer 从2.0.0-beta.1起步npm 包名迁移到-v2后缀tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb-v2、memory-sdk-ts-v2Docker 镜像 tag 独立于 npm 版本本次镜像发布的是:1.0.0-beta.1四种记忆资产、Memory Hub、Memory Proxy 的骨架与正式版一致beta.1 阶段admin 不能拥有业务资产正式版放开尚未包含 Skill 强制归档、CodeGraph 定时自动同步等后续能力。2.0.02026-08-03——正式版在 beta.1 基础上的增量包括Skill 强制归档、CodeGraph 定时自动同步、System Admin 资产管理能力、面板中英文切换与交互体验优化、更多 Agent 接入指南CodeBuddy / Hermes / OpenClaw、安装指南角色权限说明更新。九、总结与注意事项v2.0.0 正式版把让 Agent 的经验、文档、代码沉淀成可复用资产这一目标落到了可部署、可接入的完整形态四种记忆资产负责沉淀Memory Hub 负责治理Memory Proxy 负责注入SDK 负责编程接入。根据 README_CN.md 的注意事项使用时有以下几点需要留意Wiki 和 CodeGraph 异步构建需要等待一定时间处理才能readyCodeGraph 当前首先支持公开 HTTPS 仓库私有仓库和 SSH 凭证接入仍在完善Hub 已支持人工绑定资产全自动记忆路由仍在迭代当前提供 OpenClaw、Hermes、Claude Code、CodeBuddy 和 SDK 接入更广泛的跨框架迁移在 Roadmap 中。如果你关心后续计划可以参考 ROADMAP_CN.md当前版本为 v2.0.0下个版本v2.0.1的重点包括零配置冷启动、更快的 Wiki 生成、用户 / 团队自定义 Prompt、Skill 导出以及 CodexIDE Plan 模式接入。【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 TencentDB Agent Memory v2.0.0 版本全解析：四大记忆资产、Memory Hub 操作台与 Agent 记忆注入通道
TencentDB Agent Memory v2.0.0 版本全解析四大记忆资产、Memory Hub 操作台与 Agent 记忆注入通道【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory导读本文以仓库 CHANGELOG.md 为骨架系统解读TencentDB Agent Memory2.0.0 正式版的关键发布内容从对话、文档、代码中自动沉淀的四种记忆资产Chat Memory / Skill / Wiki / CodeGraph面向团队协作的Memory Hub管控面板让 Claude Code 等 coding agent 直接挂上团队记忆的Memory Proxy以及一条命令拉起三件套的部署脚本与官方 SDK。读完本文你将掌握 v2.0.0 的功能全貌、部署方式与底层实现位置可以直接在本仓库中按图索骥进行安装、验证与二次开发。一、版本总览v2.0.0 的核心定位根据 CHANGELOG.mdv2.0.02026-08-03 发布的产品定位是让 Agent 的经验、文档、代码沉淀成可复用资产让下一位 Agent 直接读档。这句话拆开看有三层含义与 README_CN.md 中减少使用 Agent 时的重复工作的目标一一对应沉淀把对话、文档、代码库这些工作痕迹转化为结构化、可复用的记忆资产治理资产具备 Owner、版本、状态、可见性等管理属性由人通过 Memory Hub 审核、分享、配装复用通过 Memory Proxy 把匹配的资产按需注入到 Agent 的上下文让新会话不必从零开始。v2.0.0 是继 2.0.0-beta.1 之后的正式版本。相比 beta 版本正式版新增了两个值得注意的能力Skill 强制归档功能与CodeGraph 定时自动同步代码库功能并且System Admin 也可以使用资产管理功能beta.1 中 admin 不能拥有业务资产见 INSTALL_CN.md 第 1 步说明。二、 四种记忆资产从工作痕迹到可复用资产v2.0.0 首次完整开源了四类记忆资产它们从对话 / 工作痕迹里自动沉淀出来对应仓库中的四个实现模块。1. Chat Memory逐层沉淀的对话记忆Chat Memory 从对话中按层级提取信息形成L0 → L1 → L2 → L3的逐层沉淀结构层级保存什么主要用途L0 Conversation原始对话与完整上下文核对原话、时间和来源L1 Atom从对话提取的事实、偏好、约束与事件精确召回可执行信息L2 Scenario围绕项目或场景组织的知识块快速恢复一个工作场景L3 Core / Persona长期画像、稳定模式与高层认知让 Agent 迅速进入用户和团队语境跨会话保留偏好、决策、交互历史。这条流水线在仓库中的落点清晰可查L0 记录器位于 MemoryCore/src/core/conversation/l0-recorder.tsL1 提取 / 去重 / 读写分别在 MemoryCore/src/core/record/ 目录下的l1-extractor.ts、l1-dedup.ts、l1-writer.ts、l1-reader.tsL3 画像生成位于 MemoryCore/src/core/persona/persona-generator.ts。生成与召回都分层平时用 L2 / L3 快速进入语境需要具体事实时通过 BM25、向量检索与 RRF 回到 L1 / L0。检索实现可以参考 MemoryCore/src/core/store/bm25-client.ts 与 MemoryCore/src/core/store/search-utils.ts。2. Skill可复用 SOP 的版本化管理Skill 从跑通的任务里提炼可复用的操作流程。v2.0.0 中 Skill 不只是一段 Prompt它附带版本版本化管理与回退见 MemoryCore/src/core/skill/skill-versioning.ts资源文件资源存储见 MemoryCore/src/core/skill/skill-resource-store.ts触发边界何时该用这条 skill执行步骤验证规则v2.0.0 正式版新增 Skill 强制归档功能。个人 Skill 默认私有审核后可分享给团队再配装给其他 Agent。Skill 的抽取、权限与检索分别位于 MemoryCore/src/core/skill/skill-extractor.ts、skill-permission.ts 与 skill-store.ts。3. Wiki结构化文档页面 链接图谱Wiki 把文档变成结构化页面 链接图谱设计灵感来自 Andrej Karpathy 的 LLM 知识库实践README_CN.md 致谢章节有明确说明。Agent 可以搜索、阅读、沿链接下钻而不必先读完所有文件目录再开工。实现位于 MemoryKnowledge/src/engines/wiki/其中ingest-v2/目录包含文档摄入的完整流水线graph-search.ts 提供图谱搜索能力。4. CodeGraph代码符号 / 调用关系 / 影响路径CodeGraph 索引仓库的符号、文件、调用关系与影响路径让 Agent 在改代码前先做impact analysis查 callers / callees评估改了可能影响哪。v2.0.0 正式版新增定时自动同步代码库功能自动同步调度器见 MemoryKnowledge/src/store/auto-sync-scheduler.ts代码图谱服务见 MemoryKnowledge/src/store/code-graph-service.ts。代码索引引擎在 MemoryKnowledge/src/engines/code/。四类资产的统一登记模型Memory Asset与可见性控制见 MemoryCore/src/metadata/types.ts其中可见性枚举在 MemoryCore/src/metadata/router/v3-meta-schemas.ts 中定义为private/team/restricted/agent/task五种取值。下图展示了四类资产与 Memory Hub、Agent 装配的整体技术实现链路L0–L3 沉淀 → 记忆资产 → Memory Hub → 按身份装配到 Agent三、️ Memory Hub面向团队的操作台Memory Hub 是团队级记忆管控面板对应agentmemory/memory-hub镜像内含Panel Knowledge Servicev2.0.0 带来以下能力建 Team / Agent把资产按 Owner / 版本 / 状态 / 可见性统一管理三级可见性private/team/restrictedUser / Role / Agent ACL外加agent定向装配。语义如下可见性语义private只有 Owner 可读团队管理员也不例外team团队成员可读Owner / Admin 负责管理restricted通过 User / Role / Agent ACL 精确授权agent用于同团队 Agent 的定向装配可见性过滤的实际执行逻辑位于 MemoryCore/src/metadata/service/metadata-service.ts资产创建时默认private见该文件第 1122 行附近的visibility: private默认值。Agent Loadout给不同 Agent 绑定不同资产、调整优先级和使用方式——不同角色、不同 Loadout少给噪音多给它完成工作真正需要的记忆Wiki CodeGraph 工坊内置在 Hub导入代码库 / 文档就能自动构建管理员System Admin也可使用资产管理功能这是 v2.0.0 正式版相对 beta.1 的变更beta.1 中 admin 不能拥有业务资产面板全面支持中英文切换统一页面设计风格优化列表交互和分页体验。Hub 的角色分两层全局 System Admin管理用户与团队也可使用 Wiki、CodeGraph、Skill 等资产管理功能Team 内角色分为 Admin团队管理员和 Member普通成员负责团队内的资产协作与权限控制。资产归属通过 Owner 标记Owner 自动获得对应资产的管理权限。下图是 Hub 中资产统一管理界面的实际截屏Owner / 版本 / 状态 / 可见性 / Agent 绑定一目了然四、 Memory ProxyAgent 挂上记忆的通道agentmemory/memory-proxy让 Claude Code 等 coding agent 直接用上团队记忆。v2.0.0 中 Proxy 的核心能力包括1. Anthropic / OpenAI 双协议/claude-code/spaceId/v1/messagesAnthropic 协议和/v1/chat/completionsOpenAI 协议都接。这意味着 Claude Code、CodeBuddy、Hermes、OpenClaw 以及任何兼容 OpenAI API 的平台都能接入。2. 首轮引导sessionInitsessionInit 通过 CC 自带的AskUserQuestion工具让用户连续选择Team → Agent → Taskproxy 记住本次会话的绑定同一次会话内的多轮请求不再重复询问。Proxy 的 session 注册与表单逻辑位于 MemoryProxy/src/session/。3. 每轮注入把该 agent 的L2/L3 记忆、matched skill、wiki/code-graph拼进 system prompt转发上游 LLM。注入器实现见 MemoryProxy/src/injection/injectors/包括tdai-l1-recall-injector.ts、tdai-profile-memory-injector.ts、skill-injector.ts、knowledge-tools-injector.ts等。4. 鉴权客户端携带x-tdai-user-keyproxy 调内核/v3/meta/auth/verify换取user_id按用户维度控制资产可见性。Proxy 的 auth 逻辑见 MemoryProxy/src/auth.ts。5. Cost GuardCost Guard 支持为不同 Agent 配置不同模型以降低成本其实现位于 MemoryProxy/packages/cost-guard/。五、 一条命令拉起完整三件套三个镜像memory-core/memory-hub/proxy以多架构linux/amd64linux/arm64发布公开可拉取。最小部署命令如下git clone https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory.git cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images cp .env.example .env $EDITOR .env # 填入两组 LLM 参数 ./start-all.sh # 一键起1..env中需要准备的两组 LLM 参数根据 INSTALL_CN.md 与 start-all.sh 的必填项校验逻辑require_vars见 _lib.sh.env至少需要memory 组memory hub 内部使用MEMORY_LLM_BASE_URL/MEMORY_LLM_API_KEY/MEMORY_LLM_MODELproxy 组proxy 转发到的上游PROXY_UPSTREAM_URL/PROXY_UPSTREAM_API_KEY/PROXY_UPSTREAM_MODEL任一变量缺失或仍为REPLACE_ME时脚本会一次性列出全部缺失项并中止启动避免拉起 memory 之后才发现 proxy 参数缺。2. 启动流程中的自动化步骤start-all.sh 依次执行三步Step 1/3 memory调 start-memory-core.sh 启动内核 gateway端口8420。该脚本会从.env的MEMORY_LLM_*生成一份standalone skill的最小 gateway 配置写盘到.memory-core-config/tdai-gateway.yaml包含promptMode、recall 策略、skill 路由等参数首次启动自动init-admin生成随机 32 位user_keysk-mem-...格式与 MemoryCore/src/metadata/utils/user-key.ts 的格式一致写入.admin-key文件umask 077 收紧权限重启时复用已有 key立即自检调用一次POST /v3/meta/auth/verify校验这把 keyHTTP 200 视为通过通过后打印可直接复制的claude启动命令。Step 2/3 memory-hub调 start-memory-hub.sh 启动 Panel8125 Knowledge Service8424内部以LLM_MODEcustom直连MEMORY_LLM_*端点。Step 3/3 proxy调 start-proxy.sh 启动 Proxy8096默认PROXY_FULL_STACK1打开完整流水线auth sessionInit tdai 注入三个开关全部开启。最终打印的服务地址一览print_endpoints服务端口用途Memory Core8420记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面Panel UI8125团队记忆管理面板Knowledge8424Wiki / Code-Graph 服务Proxy8096LLM 请求代理Anthropic / OpenAI 双协议3. 启动后打印的 Claude Code 使用命令start-all.sh结束时若.admin-key存在会打印形如下方的命令start-all.sh 第 44-56 行export ANTHROPIC_BASE_URLhttp://127.0.0.1:8096/claude-code/default export ANTHROPIC_AUTH_TOKENsk-mem-随机32位 claude --model PROXY_UPSTREAM_MODEL 里配的模型其中路径里的default是 memory 实例 IDx-tdai-service-id本地部署固定为default。4. 停止与清理./stop-all.sh # 停容器保留 volume 数据 admin key ./stop-all.sh --purge # 连 volume、admin key、proxy config 一起清stop-all.sh 的实现细节值得注意--purge会删除tdai-memory-core-data与tdai-panel-data两个 volume、tdai-memory-stack网络、.admin-key文件以及.proxy-config/.memory-core-config目录。脚本注释明确指出admin key 与 volume 强绑定purge volume 必须同步清 key否则下次启动会读到旧 key 但 volume 是新的auth 校验会失败。六、 官方 SDKv2.0.0 提供 TypeScript 与 Python 两套官方 SDK。1. TypeScript —tencentdb-agent-memory/memory-sdk-ts-v2import { MemoryClient, SkillClient, MetadataClient } from tencentdb-agent-memory/memory-sdk-ts-v2; const memory new MemoryClient({ endpoint, apiKey, serviceId, teamId, agentId, userId, // v3 严格 isolation三项必填 });从源码看sdk/memory-core/typescript/src/index.ts顶级 export 直接来自 v3 严格 isolation 版本export * from ./v3/index.js老代码走.../v2/v3子路径也能继续用子路径保留为向后兼容别名。SDK 同时导出了HttpTransport、MemoryFileReaderCOS 文件读取、ParamError/TDAMError等底层工具。2. Python —pip install tencentdb-agent-memory-sdk-pythonfrom tencentdb_agent_memory import MemoryClient # 默认v2 兼容 from tencentdb_agent_memory.v3 import MemoryClient, MetadataClient, SkillClient与 TS SDK 同理默认入口保持 v2 兼容v3子包提供严格 isolation 版本。Python 包结构见 sdk/memory-core/python/tencentdb_agent_memory/含v2/、v3/、_v3_http.py等。3. 文档更新v2.0.0 还新增了CodeBuddy / Hermes / OpenClaw 接入指南分别见 INSTALL_CN.md 中的对应章节与 deploy/global-images/README.md并更新了安装指南中的角色权限说明admin 与业务用户的分层。七、数据迁移从旧版本升级如果你已在用旧版v1.x / v0.x并希望把存量数据迁到 v2.0.0仓库提供了专门的数据迁移工具用法和参数详见 MemoryCore/scripts/migrate-v2-to-v3/README_CN.md。全新安装可跳过此步骤。八、版本演进从 beta.1 到正式版2.0.0-beta.12026-07-21——首次公开发布SemVer 从2.0.0-beta.1起步npm 包名迁移到-v2后缀tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb-v2、memory-sdk-ts-v2Docker 镜像 tag 独立于 npm 版本本次镜像发布的是:1.0.0-beta.1四种记忆资产、Memory Hub、Memory Proxy 的骨架与正式版一致beta.1 阶段admin 不能拥有业务资产正式版放开尚未包含 Skill 强制归档、CodeGraph 定时自动同步等后续能力。2.0.02026-08-03——正式版在 beta.1 基础上的增量包括Skill 强制归档、CodeGraph 定时自动同步、System Admin 资产管理能力、面板中英文切换与交互体验优化、更多 Agent 接入指南CodeBuddy / Hermes / OpenClaw、安装指南角色权限说明更新。九、总结与注意事项v2.0.0 正式版把让 Agent 的经验、文档、代码沉淀成可复用资产这一目标落到了可部署、可接入的完整形态四种记忆资产负责沉淀Memory Hub 负责治理Memory Proxy 负责注入SDK 负责编程接入。根据 README_CN.md 的注意事项使用时有以下几点需要留意Wiki 和 CodeGraph 异步构建需要等待一定时间处理才能readyCodeGraph 当前首先支持公开 HTTPS 仓库私有仓库和 SSH 凭证接入仍在完善Hub 已支持人工绑定资产全自动记忆路由仍在迭代当前提供 OpenClaw、Hermes、Claude Code、CodeBuddy 和 SDK 接入更广泛的跨框架迁移在 Roadmap 中。如果你关心后续计划可以参考 ROADMAP_CN.md当前版本为 v2.0.0下个版本v2.0.1的重点包括零配置冷启动、更快的 Wiki 生成、用户 / 团队自定义 Prompt、Skill 导出以及 CodexIDE Plan 模式接入。【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考