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AgentRecall

AgentRecall

活跃·★ 258·MIT·更新于 2026-05-26

★ 时下流行★ 记忆与上下文

AgentRecall 是一个为 AI agent 提供持久复合记忆和自动纠正捕获的学习系统，让 agent 理解用户的思维方式。

AgentRecall 是一个弥合人类思维方式与 AI 智能体行为之间差距的学习系统。它通过 MCP 服务器、SDK 和 CLI 提供持久复合记忆和自动纠正捕获。每个错误只记录一次，永不重复，且 token 节省随会话复合增长。

#智能体记忆#AI 智能体#Claude Code#intelligent-distance#MCP 协议

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代码助手工作流自动化 RAG / 知识库多智能体浏览器自动化大模型基础设施开发者工具可观测性

与 Anthropic, OpenAI 或 Microsoft 无关。

#MCP 服务器

#MCP 服务器

#quality-loop

$ 安装

$ npm install -g agent-recall-cli

↗ 访问官网 ★ GitHub

01

功能特性

01持久复合记忆，200 行感知上限强制质量

02自动纠正捕获和召回

03通过关键词匹配实现跨项目洞察召回

04MCP、SDK 和 CLI 三合一，通用兼容

05零云端，全部本地 markdown 存储

02

兼容性

Claude Code

Claude Code

已通过文档验证

Cursor

Cursor

已通过文档验证

VS Code (Copilot)

VS Code

已通过文档验证

Windsurf

Windsurf

已通过文档验证

OpenAI Codex

Codex

已通过文档验证

Claude Desktop

Claude Desktop

已通过文档验证

03

快速开始

1

$ npm install -g agent-recall-cli

04

使用场景

↳跳跃式思维的人类：跨会话结构化非线性指令

↳跨项目经验传递：从项目 A 到项目 B 的限流洞察

↳纠正只发生一次：智能体不再重复同一个错误

05

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评论

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R
Robin Johnson2026年5月12日
The reflect phase catches errors the execute phase misses.
H
Hayden Zhang2026年4月16日
Good for agents that need to maintain context and quality standards over extended use.
C
Corey White2026年3月20日
Session memory that persists across restarts is the baseline for useful long-running agents.
R
Robin Brown2026年3月3日
Think-Execute-Reflect quality loops give agents systematic self-improvement.

本页内容

01功能特性 02兼容性 03快速开始 04使用场景 05同类工具

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