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Seus agentes, seu SO, seus provedores

27 agentes de código e editores, quatro alvos de sistema operacional e uma lista de provedores de LLM e embeddings que você pode ignorar, porque tudo funciona sem nenhum.

Encontre seu agenteIr para a instalação rápida

Muitos agentes, uma memória

Cada agente se conecta ao mesmo servidor. O que o Claude Code aprendeu de manhã está lá quando você abre o Codex à tarde.

Diagrama hub and spoke: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode e Zed se conectam a uma única memória no centro.

Agentes e editores

Filtre por status e escolha uma linha para ver os comandos de instalação.

Claude Code Suportado

Claude Code
# abra-o pelo ai-memory; a primeira abertura instala os hooks e a entrada MCP dele
ai-memory run claude

# ou configure na mão, para um harness que você nunca abre assim
ai-memory install-mcp --client claude-code --apply
ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply

Hooks e MCP. Roteamento por sessão opcional. Tire o --apply para imprimir a mudança sem gravar.

Agentes de código e editores suportados
AgenteStatusNotasai-memory run
SuportadoHooks e MCP. Roteamento por sessão opcional.Gerenciado
SuportadoHooks e MCP. O fim de sessão funciona a partir do Codex CLI 0.145.0.Gerenciado
SuportadoConfig de MCP e hooks de ciclo de vida.Abertura direta
SuportadoConfig de MCP e hooks de ciclo de vida.Abertura direta
SuportadoV1 ou V2, detectada a partir do executável.Gerenciado
SuportadoForça a V2 quando você não quer a detecção. Cada turno concluído atualiza o resumo e o handoff.Gerenciado
SuportadoA captura funciona. O handoff chega na primeira chamada de ferramenta.Gerenciado
SuportadoDez eventos de hook e MCP. O handoff chega no contexto adicional do Copilot na abertura da sessão.Abertura direta
SuportadoHooks e MCP, incluindo captura pós-compactação.Abertura direta
SuportadoDez eventos de hook. Handoffs entram no primeiro prompt.Gerenciado
SuportadoTanto a engine v2 quanto a v3. Fecha ao sair, com ai-memory run.Gerenciado
SuportadoMCP e quatro eventos de hook, com resume nativo. Fecha ao sair, com ai-memory run.Gerenciado
SuportadoCom ai-memory run, a sessão fecha ao sair. Fora disso, finalize-session.Gerenciado
SuportadoUma extensão gerada faz a captura e a ponte com MCP.Gerenciado
SuportadoMCP nativo e uma extensão TypeScript.Gerenciado
SuportadoConfig de MCP e hooks nativos de plugin.Abertura direta
SuportadoA captura inclui eventos de subagentes. Nas configurações globais do sandbox do Zero, permita rede e escrita no diretório de dados do ai-memory, ou envie os eventos pendentes com ai-memory hook-drain em um terminal comum.Abertura direta
SuportadoSeis triggers. A injeção de handoff funciona.Abertura direta
SuportadoUm app de agente nativo para macOS, com a própria ponte para o ai-memory. Nada para instalar.Abertura direta
Só gerenciadoAbra com ai-memory run crush.Gerenciado
Só hooksCole nas configurações dele um snippet de hooks gerado.Abertura direta
Só MCPO Chat usa mcp-remote no macOS, Windows e Linux (beta). Sessões locais da aba Code usam os hooks do Claude Code; instale com ai-memory install-hooks --agent claude-code --apply. A captura no Cowork não foi verificada.Abertura direta
Só MCPO Copilot ainda não expõe hooks de ciclo de vida.Abertura direta
Só MCPRegistrado como context server.Abertura direta
Só MCPConfig de MCP por projeto.Abertura direta
Só MCPConfig de MCP por usuário.Abertura direta
SuportadoO instalador de hooks imprime um bloco para ~/.hermes/config.yaml. Recall e handoffs vêm do plugin da comunidade.Abertura direta

O que cada status significa

Suportado
Captura automática pelos hooks de ciclo de vida, mais as ferramentas de memória via MCP.
Só MCP
O agente consegue buscar e escrever na memória. Ele não expõe hooks de ciclo de vida, então nada é capturado automaticamente.
Só hooks
As sessões são capturadas automaticamente. O agente não tem cliente MCP para consultar a memória.
Só gerenciado
Funciona quando aberto via ai-memory run. Não existe instalador de hooks separado.
Comunidade
Plugin mantido pela comunidade. O ai-memory em si não faz a instalação dele.
Experimental
Já vem na release e funciona, mas espere algumas arestas.

Detalhes por agente, locais dos arquivos de configuração e peculiaridades conhecidas estão na matriz de suporte e no guia de instalação do MCP.

Hooks capturam, MCP responde

São duas conexões separadas, e um agente com suporte completo tem as duas. Os status acima dizem quais o seu agente recebe.

Diagrama com duas pistas. Hooks: seu agente envia eventos para a memória por conta própria, que é a captura automática. MCP: seu agente manda uma requisição para a memória e recebe uma resposta, que são as ferramentas que o agente chama.

Hooks

Os eventos de ciclo de vida do agente disparam um comando pequeno que registra prompts, chamadas de ferramenta e os limites da sessão. Você não faz nada, e o agente não gasta tokens com isso. Segredos são removidos antes de qualquer coisa ser armazenada.

MCP

O agente ganha ferramentas de memória que pode chamar quando a conversa pede: buscar, ler uma página, escrever uma página, aceitar um handoff. Agentes que só têm MCP usam a memória por completo, mas nada é capturado a menos que eles escrevam.

Deixe o Claude Code rodar sozinho, dentro de um sandbox

Mesmo com --dangerously-skip-permissions, o Claude Code continua perguntando, e alguém precisa ficar no teclado respondendo. Desligar todas as perguntas de uma vez é um risco real. O ai-memory run --yolo diz exatamente o que está prestes a desativar, e quando o ai-jail está disponível ele oferece para rodar a sessão de novo dentro dele. O --true-yolo soma o modo bypass do Claude Code por cima; suas próprias regras de ask e as checagens de segurança de comandos dele continuam valendo.

  • O aviso diz o que muda

    Sem prompt, o agente pode apagar arquivos, rodar qualquer comando e acessar a rede. Você lê isso antes de dizer sim.

  • ai-jail cerca a sessão

    bubblewrap com Landlock e seccomp no Linux, sandbox-exec no macOS. Diga sim e um checklist deixa você escolher quais credenciais do host (GitHub, AWS, SSH etc.) a sessão dentro do ai-jail pode ver. Diga não e a sessão roda do mesmo jeito, fora da cerca.

  • Quem responde é sempre uma pessoa

    As perguntas aparecem num terminal de verdade. Hooks, CI e execuções detached ou via pipe nunca são interrompidos, e uma sessão que já está dentro do ai-jail não é perguntada de novo.

Como o launcher funcionaSobre o ai-jail
seu terminal
ai-memory run --true-yolo claudeINFO ai_memory_cli: ai-memory starting version="2.6.5" bind=127.0.0.1:49374--yolo runs every tool call with no confirmation. An agent can delete files, run any command, and reach the network unsupervised.Proceed? [Y/n] yai-jail is installed. Re-run this session inside it? [Y/n] y

Linux ou macOS com o ai-jail disponível. O --jail entra direto, com valores padrão sensatos, sem precisar do --yolo; o --no-jail mantém o aviso mas pula a oferta.

Sistemas operacionais

Um binário Rust por plataforma. No Windows, o WSL2 é o caminho suportado e a build nativa é experimental.

Sistemas operacionais suportados
PlataformaStatusComo instalaNotas
LinuxSuportadoTarball da release, imagem Docker ou Podman, um pacote do AUR ou um RPM do Fedorax86_64 e ARM64. Binário nativo, Docker ou Podman, pacotes no AUR com units do systemd.
macOSSuportadoTarball da release com um agente launchd, Docker, ou o app de barra de menus compilado do código-fonteApple Silicon e Intel. Binário nativo com agente launchd, Docker, ou um app de barra de menus que você compila do código-fonte.
Windows via WSL2SuportadoO binário de Linux, dentro do WSL2Siga o caminho do Linux dentro do WSL2 e abra seu agente de lá.
Windows nativoExperimentalZip da release, wrapper para Docker Desktop, ou build a partir do código-fonteZip da release com ai-memory.exe, o wrapper para Docker Desktop ou build a partir do código-fonte. O zip se atualiza sozinho com ai-memory upgrade.
NixOSSuportadoPacote flake, ou o módulo NixOS como serviço do sistemaPacote flake e um módulo NixOS com uma unit do systemd reforçada. Segredos via agenix, sops-nix ou um arquivo de ambiente.

Baixar a última releaseLeia o guia de Windows

Provedores de LLM e embeddings

Os dois são opcionais. Sem nenhum, os hooks continuam capturando, a busca continua funcionando, e toda sessão continua terminando com uma página de resumo e um handoff.

Embeddings: locais por padrão

Desde a 2.0, a busca vetorial roda in-process com um modelo aberto pequeno. Não precisa de chave de API nem de GPU. O modelo tem cerca de 87 MB, é baixado em background na primeira inicialização, e a busca híbrida liga no próximo restart. Se o download falhar, a busca continua funcionando em full-text.

  • Local, in-process (o padrão)
  • OpenAI
  • Voyage
  • Google Gemini
  • GitHub Copilot
  • Ollama, LM Studio, vLLM

Desative com embedding_provider = "none". Um provedor que você mesmo configurou nunca é sobrescrito.

LLM: desligado por padrão

Adicione um quando quiser consolidação escrita por LLM, ai-memory bootstrap, linting mais rico, auto-improve ou reranking. Um modelo pequeno e rápido é do tamanho certo para esse trabalho, quando o provedor deixa você escolher. Com login do Codex ou do ChatGPT, mantenha o modelo padrão do provedor, porque esse backend rejeita outros nomes de modelo. Logins de assinatura funcionam, então não é preciso ter uma chave de API paga de plataforma.

  • Anthropic
  • Anthropic OAuth (tokens de assinatura Claude atualmente recusados em aplicativos de terceiros)
  • OpenAI
  • OpenAI OAuth / login do Codex CLI
  • GitHub Copilot
  • Google Gemini
  • OpenCode Go e Zen
  • Ollama
  • LM Studio
  • vLLM
  • OpenRouter e qualquer endpoint compatível com OpenAI

Teste um provedor com ai-memory llm-test. Cadeias de fallback são suportadas.

Modelos, padrões e custos estão no guia de provedores de LLM e no guia de embeddings locais.

Seu agente não está na lista?

Qualquer coisa que fale MCP já pode usar as ferramentas de memória hoje.

Registre um servidor MCP HTTP remoto neste endereço nas configurações do seu agente. Busca, leitura e escrita de páginas e handoffs funcionam. A captura automática precisa dos hooks de ciclo de vida, então sem eles o agente só lembra do que ele mesmo escreve.

Quer suporte completo para ele? O guia de contribuição de harness gerenciado descreve o que um adapter precisa provar, e a página de contribuição diz para onde vão issues e pull requests.

endpoint MCP
# o servidor local padrão
http://127.0.0.1:49374/mcp

Perguntas e respostas

Com quais agentes de código o ai-memory funciona?

A lista tem 27 agentes e editores, incluindo Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode. 20 deles têm tanto a captura automática pelos hooks de ciclo de vida quanto as ferramentas de memória via MCP.

Qual é a diferença entre hooks e MCP?

Os hooks capturam as sessões automaticamente: prompts, chamadas de ferramenta e limites de sessão são registrados sem o agente fazer nada. O MCP dá ao agente ferramentas que ele pode chamar para buscar e escrever na memória. Um agente com suporte completo tem os dois.

Meu agente não está na lista. Dá para usar mesmo assim?

Dá, se ele falar MCP. Aponte para http://127.0.0.1:49374/mcp e ele consegue buscar e escrever na memória. Sem hooks de ciclo de vida, nada é capturado automaticamente.

Preciso de um LLM ou de um provedor de embeddings?

Não. Os dois são opcionais. Desde a 2.0 os embeddings padrão rodam in-process com um modelo de cerca de 87 MB, baixado na primeira inicialização, e nenhuma chave de API entra na história.

O ai-memory roda no Windows?

Sim. O WSL2 é suportado pelo caminho do Linux. O Windows nativo é experimental e vem como um zip da release com o ai-memory.exe.

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