Agent 集成
ReMe 把记忆能力放在独立服务和用户拥有的 workspace 中。Agent 可以通过标准接口调用同一套记忆,而不必把存储逻辑绑定到某一个模型或宿主。
选择接入方式
| 场景 | 推荐方式 |
|---|---|
| 本机脚本或 Hook | ReMe CLI |
| 应用后端 | HTTP Client |
| 支持工具协议的 Agent | MCP |
| TypeScript Agent | @agentscope-ai/reme |
| Claude Code | MCP + Skill + Stop Hook |
| Hermes Agent | Memory provider adapter |
| Codex 或其他 coding agent | reme_memory Skill 或 MCP |
通用接入循环
一个完整但可控的 Agent 记忆循环通常包含:
- 会话开始或回答前,用
search找到相关记忆; - 对高价值结果使用
read,必要时用traverse展开关系; - 在回答中保留 workspace-relative 来源路径;
- 会话结束后,把原始消息交给
auto_memory; - 由后台或定时任务把 daily 内容整理到 digest。
搜索不到内容时应明确返回空结果,不应把模型推测当成历史记忆。
MCP
默认 HTTP 服务在 http://127.0.0.1:2333/mcp 提供 streamable HTTP MCP。常用工具包括:
searchreadtraverselistauto_memoryproactive
根据宿主风险模型,可以用 service.jobs 只暴露只读工具,或将写入工具放在单独配置中。
CLI 和 Skill
仓库中的 skills/reme_memory/SKILL.md 描述了一个通用 Agent 工作流,包括安装检查、服务发现、检索、读取和写入边界。它适合能够执行本地命令的 Agent。
Skill 不应:
- 未经允许安装或升级 Python 环境;
- 发现端口冲突后停止未知进程;
- 把召回的工具结果再次写入对话来源;
- 将密钥或敏感信息写入记忆。
TypeScript、OpenClaw 与 DeepSeek Harness
统一 HTTP 客户端和包能力见 TypeScript Agent 集成。宿主的完整安装、配置和运行说明见 DeepSeek Harness 与 OpenClaw 指南。它们包含:
- HTTP Client;
- DeepSeek Harness adapter;
- OpenClaw adapter;
- 构建与发布检查。
Claude Code
仓库的 integrations/claude_code/ 提供:
- streamable HTTP MCP 配置;
reme-memorySkill;- 会话停止时调用
auto_memory_cc的 Hook。
完整安装步骤以仓库中的 integrations/claude_code/README.md 为准。
Hermes Agent
integrations/hermes_agent/ 提供 memory provider:模型调用前检索相关记忆,每轮结束后异步调用 auto_memory。完整配置见该目录 README。
生产接入建议
- 明确选择稳定、绝对的
workspace_dir; - 启动前复用
reme find_reme发现的服务; - 以
reme help为当前 Job 契约; - 为写入动作设置超时和失败日志;
- 不因记忆服务暂时不可用而阻塞宿主的核心回答流程;
- 对远程访问使用认证、TLS 和最小 Job allowlist。