OKF Agent Memory: Git-native Speicher für KI-Coding-Agenten mit 300µs-Suche
OKF Agent Memory – Git-native persistent memory for AI coding agents
OKF Agent Memory ist ein in Go geschriebenes, Git-natives Tool, das KI-Coding-Agenten einen persistenten, domänenneutralen Speicher für Projekterinnerungen bietet. Es implementiert das Open Knowledge Format (OKF) v0.2 von Google und speichert Wissen als Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter direkt im Repository. Die In-Memory-BM25-Suche erreicht Latenzen unter 300 Mikrosekunden, die vollständige Validierung dauert nur etwa 4 Millisekunden – ohne externe Datenbanken oder API-Kosten. Progressive Disclosure reduziert den Token-Verbrauch um bis zu 80 %. Ein eingebetteter MCP-Server ermöglicht die Integration in Claude Code, Cursor und andere Agenten-Plattformen. Das Projekt verspricht eine drastische Reduktion von Kontextfenster-Overhead und Speicherverlust.
Konversationen mit KI-Agenten werden zurückgesetzt, wenn Kontextfenster geschlossen werden – wertvolle Architekturentscheidungen, Domänenentdeckungen und operative Fakten gehen verloren, sofern sie nicht persistent gespeichert werden.
- calebkaiser
Liebe es, Projekte wie dieses zu sehen. Die Leistungsbenchmarks sind schön zu sehen. Hast du Benchmarks gegen Ansätze wie OpenAIs Symphony gemacht, zum Beispiel in Bezug auf Token-Verbrauch oder Aufgabenerfüllung?
- practicalsystem
Cool, ich werde es mir ansehen. Ich habe ein Open-Source-Projekt, das gut dazu passen könnte und das ich unbedingt ausprobieren möchte: https://github.com/ucsandman/declick
- rogeliodh
Wie schneidet es im Vergleich zu https://github.com/scaccogatto/okf-skills ab?