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hmem
★ 24
vs
locus logo
locus
★ 15

hmem vs locus

hmem:hmem 是一个为 AI 智能体设计的记忆系统,能够跨会话、设备和 AI 提供者持久化项目上下文。它采用 5 级懒加载架构,在保留完整细节的同时最小化令牌使用。支持自动记录、后台检查点和跨平台同步。;locus:Locus 为 AI 编程工具提供持久的项目感知记忆,包含结构、语义和情景三个记忆层。它与任何兼容 MCP 的客户端协同工作,提供 14 个工具和 3 个资源用于探索、搜索和管理记忆。Carbon Copy 功能支持被动捕获对话记录以便后续回顾。

01

简评

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hmemMemory & Context · ★ 24

需要跨会话保持项目上下文的 AI 编程助手

locus logo
locusMemory & Context · ★ 15

在 AI 编程会话间保持项目上下文,避免丢失架构决策和文件结构感知

02

并排对比

字段
hmem logohmem
locus logolocus
分类
记忆与上下文
记忆与上下文
Stars
★ 24
★ 15
许可证
MIT
MIT
安装方式
npm install -g hmem-mcp && npx hmem init
npx -y locus-memory@latest install codex
更新时间
3个月前
4个月前
开源
是
是
标签
AI 智能体, AI 工具, Claude
AI 记忆, Claude Code, codex-cli
03

功能特性

hmem logohmem
015级懒加载最小化令牌使用
02通过 Haiku 自动记录会话和后台检查点
03跨 AI 提供者和工具支持
04基于项目的记忆组织
05设备间加密同步
locus logolocus
01三层记忆:结构(自动解析)、语义(用户整理)、情景(自动捕获)
02基于收件箱事件协议的 Carbon Copy 被动对话捕获
0314 个 MCP 工具用于探索、回顾、搜索、记忆和管理
04跨所有记忆层和对话事件的 FTS5 全文搜索
05四层安全:仅元数据、文件黑名单、内容脱敏、审计界面
04

使用场景

hmem logohmem
↳需要跨会话保持项目上下文的 AI 编程助手
↳多设备工作流,不同智能体继续同一项目
↳个人 AI 助手的知识管理
locus logolocus
↳在 AI 编程会话间保持项目上下文,避免丢失架构决策和文件结构感知
↳存储和检索重要决策及其原理,保持开发实践一致性
↳被动捕获编码会话中的对话历史,便于后续搜索和回顾
FAQ

常见问题

hmem 和 locus 有什么区别?
hmem 和 locus 都属于 Memory & Context 类别。hmem 有 24 Stars,locus 有 15 Stars。
hmem 和 locus 哪个更好?
最佳选择取决于你的具体需求。需要跨会话保持项目上下文的 AI 编程助手 时选 hmem,在 AI 编程会话间保持项目上下文,避免丢失架构决策和文件结构感知 时选 locus。
hmem 是免费的吗?
是的,hmem 在 GitHub 开源(MIT)。
locus 是免费的吗?
是的,locus 在 GitHub 开源(MIT)。
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