通过AI伴侣意外实现代理记忆的SOTA

graphCTX 是一个为 AI 编码代理量身打造的本地记忆层，它能将仓库中的命令、惯例、决策和修复记录等知识紧密关联到开发流程中，从而大幅减少开发者反复解释上下文的时间。其设计理念是“快速、私有、可靠”，所有数据均存储在本地，无需联网。

系统由五个核心步骤构成：首先，捕获（Capture）阶段从包脚本、锁文件、CI 配置、编辑器配置和 AGENTS.md 等来源提取可靠的编码事实，确保记忆基础源自仓库证据而非模型猜测。其次，锚定（Anchor）阶段将这些事实绑定到 Git 状态，使记忆随代码变更在 DAG 中移动，避免基于时间戳的漂移。第三，提升（Promote）阶段通过证据门控，只将会话中的持久知识升级为工作区或用户记忆，排除机密和低信任内容。第四，排序（Rank）阶段利用相关性门控对主题漂移、实体和文件范围进行评分，确保代理获得最紧凑有用的上下文。最后，交付（Deliver）阶段为每条记忆附加来源追溯，帮助开发者信任和审计代理使用的信息。

在基准测试中，graphCTX 与 Supermemory 进行了直接对比。使用相同的编码事实集和查询，graphCTX 本地运行的 p50 检索延迟仅为 1.2ms，而 Supermemory 的往返延迟高达 494ms，速度提升约 410 倍。p95 延迟方面，graphCTX 为 3.9ms，Supermemory 为 720ms，提升约 180 倍。更为关键的是，在压缩后的 14 个编码任务中，graphCTX 实现了 100% 的解决率，而无记忆的代理为 0/14，使用召回 API 的代理仅为 3/14。此外，随着工作空间增长，graphCTX 的延迟保持稳定：10 个事实时 p50 为 1.04ms，510 个事实时为 1.15ms，5010 个事实时也仅为 1.33ms，证明其索引查找和有限语义重排序可保持热路径在约 1ms。

graphCTX 完全免费，无需计量或 API 密钥，所有数据保留在本地机器上。安装过程极其简单：首先运行 curl -fsSL https://graph.coder.company/install | sh 安装 CLI，然后执行 graphctx install claude 连接代理（支持 Claude、Cursor、OpenCode 等），最后运行 graphctx doctor 验证连接。整个过程无需账户或云设置，30 秒内即可为代理配置仓库记忆。