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Manoir Yantai
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Memory Sidecar v3.5：不改一行智能体代码，把记忆变成可召回的基建

#ai #automation #opensource

如果你的 AI 智能体每次重启对话就像失忆——不是它傻，是你根本没给它配记忆系统。

v3.5 的 Memory Sidecar 做了一件事：把会话沉淀、分层召回、知识笔记集成打包成一个独立的 sidecar 进程，跑在你智能体旁边。不修改 Hermes、Claude Code、Codex 或 Cursor 的源代码，只围绕数据目录工作。

三层记忆 + 一层知识

热层在 prompt 里直接给你（当前会话上下文），温层在 state.db 里做 FTS5 全文检索，冷层走 gbrain 关键词和图遍历。再加一层知识层——你整理的 Markdown 笔记也能参与召回。

装好之后，维护周期只有三行：

python3 "$AGENT_HOME/scripts/session_to_gbrain.py" --resume
python3 "$AGENT_HOME/scripts/memory_maintenance_cycle.py"
python3 "$AGENT_HOME/scripts/sidecar_acceptance_check.py"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

第一条把新会话归档到 gbrain，第二条重建治理索引和知识笔记索引，第三条验证整个链路是否正常——坏了马上知道，不会默默吞掉你的记忆。

安装器的降级哲学

AGENT_HOME 驱动安装，支持三种模式：

  • 模式 3（默认）：自动尝试最激进的依赖引导路径
  • 模式 2：半自动，输出推荐命令让你逐步走
  • 模式 1：只检测不改系统

模式 3 失败自动降 2，2 不行降 1。不弹配置向导装到一半崩掉，也不强制改你系统。中英文输出自动切换，--lang zh 或者本地 locale 推断。

知识笔记接入

有人问"我攒了一堆 MD 笔记，智能体能不能用"。能。默认扫描 $AGENT_HOME/knowledge/notes，独立成 knowledge 召回层。配合 Knowledge-and-Memory-Management 做上游采集和整理，Sidecar 负责把整理好的知识变成可召回的上下文。

职责边界很清楚：KMM 管知识怎么来怎么维护，Sidecar 管怎么被智能体用。

向量召回是可选的

推荐 intfloat/multilingual-e5-small，但不是强制依赖。没有 embedding 服务也能跑——FTS5 + Hindsight + gbrain + 知识笔记索引四条路都能走。安装器只记录你选了哪个模型，embedding 服务你自己部署。

一句话总结

Memory Sidecar 不是在智能体里加功能，是在智能体外面搭基础设施。不改代码、不入侵进程、不绑死一个 Agent。如果你同时用多个智能体但希望它们共享记忆背景，这是目前最轻量的方案。

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