Original en inglés: https://argusic.com/subject/agent-memory
agent-memory
Runtime de memoria a largo plazo para AI agents: Markdown plano como fuente de verdad, recuperación local clasificada y una capa Manage independiente en tiempo de inactividad. Claude Code y Codex comparten un mismo store. Sin API key.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 7c4a00da1270
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent memory, ai agents, claude code, codex, llm, local first, long term memory y markdown.
agent-memory funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 6 packages installed and passing 788 tests with ruff and mypy clean; store initialized and CLI end-to-end verified: wrote a fact with mem record, retrieved it with mem recall (BM25 score returned), and read full body with mem read --level full.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/ returned 788 passed, 1 skipped; ruff check returned all checks passed; mypy returned no issues in 77 source files; mem init + mem record + mem recall + mem read --level full all returned valid output
- Tokens de modelo usados
- 30.208
- Commit exacto probado
- 7c4a00da1270
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
outline: [] text: The sky is blue on a clear day Everything works end-to-end with zero errors and zero API keys needed. Here's the summary: **Install**: `uv sync --all-extras` installed all 6 packages (`agent-memory-core`, `agent-memory-cl… **Tests**: `pytest tests/` — **788 passed, 1 skipped** in 34.75s. `ruff check .` — all checks passe… **E2E verification**: Initialized a store (`mem init`), wrote a memory (`mem record`), retrieved it… tokens used 30,208 Everything works end-to-end with zero errors and zero API keys needed. Here's the summary: **Install**: `uv sync --all-extras` installed all 6 packages (`agent-memory-core`, `agent-memory-cl… **Tests**: `pytest tests/` — **788 passed, 1 skipped** in 34.75s. `ruff check .` — all checks passe… **E2E verification**: Initialized a store (`mem init`), wrote a memory (`mem record`), retrieved it…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 24 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 25 proyectos de agent-memory que Argusic ha instalado y cronometrado, agent-memory fue el 9.º más rápido en llegar a funcionar, y 22 de 25 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2 minutos después del clon.
- Seguir su propio README: el camino documentado funcionó sin nada que arreglar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
agent-memoryai-agentsclaude-codecodexllmlocal-firstlong-term-memorymarkdownmcppythonretrievalsqlite
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agent-memory)Preguntas
- ¿Funciona agent-memory?
- Sí. agent-memory funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agent-memory?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7c4a00da1270. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agent-memory?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda agent-memory en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita agent-memory una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agent-memory?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara agent-memory con las alternativas?
- De los 25 proyectos de agent-memory que Argusic ha instalado y cronometrado, agent-memory fue el 9.º más rápido en llegar a funcionar, y 22 de 25 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de agent-memory?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.