memsearch
Общая семантическая память для агентов: разговоры сохраняются в markdown и находятся поиском в Claude Code, Codex и других агентах
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Записывает содержимое разговоров в локальные markdown-файлы и векторный индекс
- По умолчанию отправляет текст во внешний сервис эмбеддингов, если не выбрана локальная модель, и запускает фоновое обслуживание памяти
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add plugins/memsearchОпределит агенты на машине, проверит риск и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Выполните по очереди в чате Claude Code
/plugin marketplace add zilliztech/memsearch
/plugin install memsearch@memsearch-pluginsУстанови плагин: /plugin marketplace add zilliztech/memsearch, затем /plugin install memsearch, и перезапусти агента. Для локальной работы без ключа используй pip install "memsearch[local]" и провайдер эмбеддингов local.
Другие способы из описания автора
/plugin marketplace add zilliztech/memsearch
/plugin install memsearchПосле установки перезапустите Claude Code.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
memsearch дает агентам долговременную память, единую для разных инструментов. Плагин автоматически записывает ход разговора в markdown-файлы и по запросу возвращает нужный фрагмент через семантический поиск. Источник правды это обычные .md файлы, а векторный индекс Milvus считается производным кэшем, который можно пересобрать в любой момент. Поиск гибридный: плотные векторы, разреженный BM25 и переранжирование, с дедупликацией по хешу и слежением за файлами в реальном времени. Ставится как плагин для Claude Code, Codex, DeepSeek Harness, OpenClaw и OpenCode, а для своих сценариев есть CLI и Python API из пакета memsearch. Эмбеддинги можно брать у облачного провайдера или у локальной модели без ключа.
Для кого. Для разработчиков и инженеров, которым нужна память, переживающая сессии и общая между разными агентами.
Подходит, если
- Нужно, чтобы агент помнил решения и контекст между сессиями
- Нужна общая память для нескольких агентов сразу, например Claude Code и Codex
- Нужен семантический поиск по своим markdown-заметкам из CLI или кода
Не подходит, если
- Достаточно ручных заметок в файле проекта без индекса и фоновых процессов
- Нельзя отправлять содержимое разговоров во внешний сервис эмбеддингов и нет возможности поставить локальную модель
Пример запроса к агенту
Мы раньше обсуждали кеширование на Redis, какой TTL мы тогда выбралиОграничения
Нужен Python 3.10 или новее. По умолчанию эмбеддинги считаются через OpenAI, доступ к которому из России без VPN не работает, но есть локальные провайдеры без ключа: ONNX, Ollama и sentence-transformers, они работают офлайн. Хранилищем по умолчанию идет локальный Milvus Lite, при этом поддерживается и удаленный Milvus. Плагин записывает содержимое разговоров в файлы и индекс, а фоновое обслуживание памяти это отдельные задачи, которые нужно включать осознанно.
Как отключить. Удалите плагин memsearch через /plugin и перезапустите агента. Для Codex и других платформ снимите плагин из профиля соответствующей командой. Индекс и markdown-память лежат в каталоге .memsearch и удаляются отдельно.
Проверка безопасности
- Записывает содержимое разговоров в локальные markdown-файлы и векторный индекс
- По умолчанию отправляет текст во внешний сервис эмбеддингов, если не выбрана локальная модель, и запускает фоновое обслуживание памяти
Коротко о README
README представляет memsearch как кросс-платформенную семантическую память для агентов: markdown это источник правды, а Milvus служит индексом. Пользователи ставят плагин и получают автоматический захват разговоров и поиск по ним, разработчики используют CLI и Python API. Описаны установка для Claude Code, Codex, DeepSeek Harness, OpenClaw и OpenCode, выбор провайдера эмбеддингов, включая локальные без ключа, и быстрый старт без ключа на Milvus Lite. Отдельно упомянуты трехслойный поиск, гибридный поиск и дедупликация по хешу, а также распознавание повторяющихся сценариев и превращение их в устанавливаемые скиллы. Лицензия MIT, автор Zilliz.
Частые вопросы
Где хранится память?
В обычных markdown-файлах в каталоге .memsearch, они и есть источник правды. Индекс Milvus это производный кэш, который пересобирается из этих файлов.
Можно ли обойтись без облачного ключа?
Да. Есть локальные провайдеры эмбеддингов ONNX, Ollama и sentence-transformers и хранилище Milvus Lite, все работает на вашей машине.
Похожие
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Самообучающийся агент от Nous Research: терминал, мессенджеры, cron-задачи и скиллы, которые он пишет сам
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
Открытая библиотека промптов с плагином Claude Code, MCP-сервером и CLI: поиск, получение и улучшение промптов и скиллов из агента