OMM — сервер персистентной памяти для AI-агентов, который обеспечивает общий контекст между сессиями и агентами, устраняя проблему амнезии. Он динамически управляет знаниями, автоматически сохраняет и восстанавливает важные данные, что критично для командной работы и масштабируемых систем.
omem: персистентная память для Claude Code и AI-агентов
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и проблема памяти
Каждая сессия AI начинается с чистого листа, что приводит к потере контекста и необходимости заново объяснять детали.
Разделение агентов на изолированные информационные пространства мешает эффективной командной работе.
Архитектура OMM
OMM — быстрый сервер памяти с REST API, обеспечивающий постоянный общий контекст для множества агентов и сессий.
Используется 11-ступенчатый гибридный поиск, модель Вейбла для забывания неактуального и фоновое извлечение семантики.
Есть механизмы разрешения конфликтов и 48 конечных точек API для масштабируемости.
Интеграция с Claude Code
При старте сессии загружаются последние 20 воспоминаний и профиль, при остановке — сохраняются факты.
Прекомпакт-хук сохраняет суть перед обрезкой контекста, предотвращая потерю данных.
Модель автономно решает, когда вспомнить, сохранить или передать информацию.
Командный обмен памятью
Память разделена на личную, командную и организационную с векторными представлениями для быстрого поиска.
Фиксируется авторство и свежесть фактов, обмен знаниями идемпотентен, исключая дубликаты.
Обмен знаниями происходит быстро и эффективно, что повышает производительность команд.
Установка и настройка
Требования минимальны: Bu CL и Python 3, есть облачный API и сервер на Rust в Docker.
Установка — три шага: настройки, установка плагина, запуск сессии с автоматической персистентной памятью.
Плагин тихо отключается при проблемах с ключом, не ломая работу Claude Code.