Outil CLI et MCP en Rust pour partager la mémoire et les passations entre agents de codage
ai-memory, écrit en Rust par Fabio Akita, est une couche de mémoire à long terme pour les agents de codage. La mémoire circule entre les agents, les projets et les machines. Plus de 20 agents, dont Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode et Kiro, utilisent la même mémoire. Si vous arrêtez un agent en plein milieu d’une tâche et en lancez un autre, le nouvel agent démarre avec une note de passation. Celle-ci indique où le travail s’est arrêté, ce qui a échoué et ce qui reste à faire. Les passations suivent un protocole typé : chacune a un propriétaire et ne peut être prise en charge qu’une seule fois.
La source de vérité de la mémoire est un wiki composé de fichiers Markdown simples, versionnés avec Git. L’index SQLite FTS5 peut toujours être régénéré à partir de ces fichiers. Par défaut, la capture, la recherche et les passations ne font aucun appel à un LLM et ne nécessitent aucune clé API. Les hooks nettoient les prompts et les appels d’outils à la frontière de confidentialité, avant de les enregistrer. L’authentification multiutilisateur et le journal d’audit ne sont pas réservés à une offre payante.
Regolo.ai a publié un test le 28 octobre 2026. Les tokens de prompt nécessaires pour se familiariser avec le dépôt sont passés de 26.185 à 5.453 (79 % de moins). Lors d’une passation après 90 tours de Claude Code à OpenCode, ils sont passés de 52.262 à 2.485. La mesure a été effectuée avec la consolidation LLM facultative activée et le propre point de terminaison du fournisseur ayant réalisé le test. Ne vous attendez pas à des économies pour les petites tâches ponctuelles. Le projet compte 14,8 k étoiles et plus de 100 contributeurs. La dernière version, v3.3.1, est sortie le 1er novembre 2026.
Les personnes qui passent d’un agent à l’autre, comme Claude Code, Codex et OpenCode, au cours de la journée. Les développeurs qui travaillent sur plusieurs machines ou souhaitent partager la mémoire des agents avec leur équipe.
Vous devez héberger le service vous-même. Le démarrage rapide Docker ne prévoit pas d’authentification : utilisez-le uniquement sur un réseau de confiance. Les hooks enregistrent les prompts et les appels d’outils ; vérifiez dans les paramètres de confidentialité ce qui est conservé. La mesure indépendante a été réalisée avec la consolidation LLM activée ; les économies réalisées avec le parcours par défaut sans LLM n’ont pas été mesurées séparément.
curl -fsSL https://github.com/akitaonrails/ai-memory/releases/latest/download/install.sh | sh ai-memory setup claude plugin marketplace add akitaonrails/ai-memory claude plugin install ai-memory@ai-memory