OpenLTM – 面向AI編程代理的本地自衰減記憶插件

OpenLTM 是一個開源、MIT 許可的長期記憶插件，專為 Claude Code、OpenCode 和 Pi 等 AI 編程代理設計。它旨在解決 AI 編程會話中記憶丟失的問題，讓代理能夠自動記住代碼庫中的模式、決策和注意事項，而無需開發者手動記錄。

該插件的核心理念包括四個原則：記憶應自動捕獲、衰減是特性而非缺陷、語義搜索優於關鍵詞、零配置且無鎖定。OpenLTM 通過鈎子在會話結束時自動提取模式，在會話開始時注入相關上下文。記憶使用重要性加權衰減，重要性分數為 5 的記憶將永久保留，其餘記憶會隨時間自然淡出。

搜索採用混合策略：首先使用 FTS5 全文搜索，若無結果則啓用向量嵌入語義搜索。用户可以按含義搜索，例如“我們如何處理異步錯誤”即可找到相關記憶，即使沒有精確匹配。

OpenLTM 的功能包括：自動回憶過去的決策和模式，自動學習每段會話，在會話開始時注入相關上下文，重要性加權衰減，記憶關係圖遍歷，以及基於瀏覽器的記憶網絡可視化。它還支持通過 sqlite-vec 進行向量最近鄰搜索，並在不可用時回退到 JS 餘弦相似度。

安裝方式有三種：通過 Claude Code 市場推薦安裝，使用 bunx 命令，或通過 git 克隆。安裝後，會話開始時自動注入上下文，用户可通過命令如 /openltm:memory recall auth 查詢記憶，或使用 /openltm:health 查看健康狀況。

內存模型基於 SQLite 數據庫，包含記憶、標籤、上下文項、記憶關係等表格。插件還支持 SQLite 擴展如 sqlite-vec 和 Honker，用於異步嵌入隊列和 cron 任務，且所有擴展均可優雅降級。

OpenLTM 的貢獻方式在 CONTRIBUTING.md 中有詳細説明，採用 MIT 許可。該項目由 RohiRIK 開發，專為 Claude Code 構建，但適配器使其可用於其他代理。