TencentDB Agent Memory：腾讯开源 2.6 万星 Agent 记忆中枢，token 省 61%

本文介绍腾讯云开源的 TencentDB Agent Memory（2.6 万 stars，MIT）——团队级的 AI Agent 记忆中枢。它的核心主张是"记忆不是囤积一切"：用符号化短期记忆 + 分层长期记忆两层结构，把对话、文档、代码蒸馏成可复用的记忆，官方在 OpenClaw 上实测 token 省最多 61%、长记忆基准准确率从 48% 提到 76%。

项目简介

这是腾讯云 4 月开源、近期爆火的 agent 记忆项目（TypeScript，Node ≥ 22.16）。它针对的痛点是当前 agent 的两块短板：短期记忆被工具日志塞爆（token 烧穿、任务成功率下降），长期记忆退化成扁平向量堆（检索到碎片但记不住"你是谁"）。

核心技术

符号化短期记忆：把重工具日志卸载并压缩成紧凑的 Mermaid 符号表示——降低 token 的同时任务成功率反而上升
分层长期记忆：把碎片化对话蒸馏成结构化的 persona（用户画像）与 scene（场景），告别扁平向量堆

官方基准（连续长会话，非单轮）：WideSearch 任务成功率 +51.52%、token −61.38%；SWE-bench 50 连跑任务成功率 +9.93%、token −33%；PersonaMem 长记忆准确率 48% → 76%。

生态接入

npm 包 @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb，与 OpenClaw 深度集成（也是官方基准的跑分环境），兼容 Hermes Gateway。换句话说，你正在用的 OpenClaw/Hermes 类 agent 可以直接挂上这套记忆。

快速开始

bash

npm install @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb

Node 22.16+，具体接入配置看仓库 README（中英双语文档齐全）。

适用场景

长时程 agent 任务：会话动辄几十步、上下文累积严重的场景收益最大
团队共享记忆：作为团队级 memory hub，多人多 agent 复用同一份沉淀
与本站此前 mem0 观点文互为参照：那篇讲"记忆层解决什么问题"，这篇是大厂的具体实现

注意事项

License 标注 MIT（badge）但仓库为 NOASSERTION，商用前确认 LICENSE 原文
基准数字来自官方 OpenClaw 环境，自家场景请实测
依赖 Node 22.16+ 与对应数据库服务，部署前看清架构要求

项目链接

GitHub 仓库：https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
npm 包：https://www.npmjs.com/package/@tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb