floop
活跃·★ 25·Apache-2.0·更新于 2026-05-25
★ 时下流行★ 记忆与上下文★ 开发者工具
floop为AI编码代理提供持久记忆，使其能够从纠正中学习并在不同会话中保持一致性。
floop为AI编码代理提供持久记忆，使其能够从纠正中学习并在不同会话中保持一致性。它从您的反馈中提取可重用的行为，并使用扩散激活（类似于大脑检索记忆的方式）在上下文中激活它们。
#AI代理#持久记忆#反馈循环#认知计算#图基学习#上下文感知AI#命令行工具#模型上下文协议
01
功能特性
01通过用户纠正学习，构建持久的行为模式。
02根据文件类型、任务和语义相关性激活行为。
03采用受认知科学启发的图基记忆检索（扩散激活）。
04优化上下文注入以保持在token限制内。
05提供全面的命令行接口，支持JSON输出供代理使用。
02
兼容性
Go
运行时
已通过文档验证
Model Context Protocol
协议
已通过文档验证
Claude Code
集成
已通过文档验证
Cursor
集成
已通过文档验证
Windsurf
集成
已通过文档验证
Copilot
集成
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ go install github.com/nvandessel/feedback-loop/cmd/floop@latest
04
使用场景
↳根据AI代理的错误，教授其新的行为或纠正。
↳管理和检查存储的行为及其关系。
↳通过MCP与AI编码工具（如Claude Code, Cursor）集成，提供动态上下文。
↳根据当前项目和任务为AI代理生成上下文感知的提示。
05
同类工具
相关搜索
评论
登录后发表评论
- Peyton Chen2026年5月10日
Spreading activation memory where corrections propagate to related context is smart design.
- Dylan Lee2026年4月30日
Good for long-running coding sessions where the agent needs to maintain accurate context.
- Casey Kim2026年4月20日
Corrections don't just fix one instance — they update related memories too.
- FFinley Zhang2026年3月19日
Context-aware suggestions that improve as you correct the agent is the right feedback loop.