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TencentDB Agent Memory版本更新日志：每个版本带来的新功能与改进

【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory

TencentDB Agent Memory是一款团队级AI Agent记忆中枢，能够将对话、文档和代码转化为四种可重用的记忆资产（Chat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graph），实现跨Agent和框架的治理、共享与装备。以下是各版本的更新亮点，助您快速了解每个版本带来的核心改进与新功能。

最新未发布版本（Unreleased）

✨ 核心功能升级

🌐 时区可配置系统

新增顶层timezone配置项，支持IANA时区名（如Asia/Shanghai）和UTC偏移串（如+08:00），默认跟随系统时区。这一改进解决了LLM因UTC/本地时区混用导致的时间差误算问题，同时：

• 暴露给LLM的时间戳统一为带显式offset的ISO 8601格式（如2026-04-07T11:04:45+08:00）
• L1/L2提示词顶部自动插入时区声明，引导AI按正确时区理解"昨天""上周"等相对时间
• 存储层（SQLite/TCVDB）时间戳始终为UTC，确保数据兼容性无需迁移

🧠 推理模型思考过程控制

新增llm.disableThinking与offload.disableThinking配置，支持多种推理引擎的思考过程关闭策略，包括vLLM、DeepSeek、阿里云DashScope、OpenAI等。环境变量TDAI_LLM_DISABLE_THINKING可快速切换策略，同时修复了LocalLLM模式下重复创建fetch wrapper的性能问题。

⚠️ 升级注意事项

仅在显式配置timezone时需要注意：

• L0 JSONL分片日将以配置时区的午夜为界
• cleaner清理触发时机同步调整为配置时区
• 新写入的场景/画像元数据时间戳采用完整ISO 8601格式

[0.3.6] - 2026-05-27

✨ 智能记忆管理

🔍 上下文预算控制

新增recall.maxCharsPerMemory与recall.maxTotalRecallChars配置，支持在L1召回后自动裁剪超长记忆条目，避免长会话中记忆膨胀挤占上下文空间。默认值为0（不裁剪），可根据实际需求灵活调整。

🌍 多语言自适应提示词

L1/L2/L3关键提示词（包括场景名称、记忆内容、场景描述等）实现用户输入语言自适应，无需配置locale即可自动适配英语、法语、日语等任意语言。JSON字段名和结构化文件名仍保持英文作为稳定契约。

图：TencentDB Agent Memory的L0-L3四层记忆系统，从原始对话到结构化事实，再到场景认知和服务画像的完整演进流程

🔒 数据安全增强

场景文件防丢失机制

针对LLM提取失败导致scene_blocks/目录被清空的问题，新增备份恢复机制：

• L2处理前自动创建scene_blocks/完整快照
• LLM调用失败时自动从最新备份恢复
• 无备份或恢复失败时保持原始目录，避免数据丢失

清洁器安全加固

• 拒绝无效清理时间（未来时间/距今不足24h）
• 当过期数据占比超过80%时阻止删除操作
• 增加最小保留护栏（L0:50条/L1:20条）
• 生成cleaner_summaryJSON审计日志

🚀 性能优化

Token计算提速310倍

通过：

• 单趟直接计算精确截断点替代6轮全量tiktoken
• 新增快速字符级token估算（比tiktoken快51倍）
• 边界增量跳过机制 将首次assemble时间从29秒降至1.4秒，重放场景下更从38秒优化至122毫秒。

[0.3.5] - 2026-05-15

🐛 兼容性修复

• 显式声明zod@^4.4.3依赖，解决OpenClaw v2026.5.7及以上版本的zod v4子路径导出问题

⚡ 体验优化

• 将L1→L2场景提取延迟从90秒降至10秒，冷启动用户可更快看到场景化记忆结果

[0.3.4] - 2026-05-12

📦 部署与运维增强

Docker一体化镜像

新增Dockerfile.hermes，实现单容器捆绑：

• Hermes Agent
• memory_tencentdb插件
• TDAI Memory Gateway 统一通过MODEL_*环境变量驱动，简化部署流程。

Offload本地模式

支持不依赖远端后端的本地模式运行，通过setup-offload.sh脚本一键启用/禁用，增强离线使用能力。

🔧 性能优化

• TCVDB混合召回优化：将两次HTTP调用合并为单次hybridSearch，耗时减少50%（~50-120ms）
• 启动路径误导性日志降级为DEBUG，减少AI误判

[0.3.0] - 2026-05-06

🚀 架构升级：Core + Gateway

多框架支持

重构为宿主无关的TdaiCore核心层+适配器模式，支持：

• OpenClaw框架
• Hermes框架（通过memory_tencentdb插件） 提供统一API：handleBeforeRecall()/handleTurnCommitted()/searchMemories()等

运维管理工具

新增memory-tencentdb-ctl命令行工具，支持：

• standalone与hermes两种运行模式
• config vdb-off命令：将存储从VDB回退到SQLite
• 环境变量自动写入~/.hermes/.env（systemd场景）

图：TencentDB Agent Memory提供友好的运维工具，简化记忆系统的配置与管理

[0.2.0] - 2026-04-15

🔗 腾讯云向量数据库集成

新增TCVDB存储后端，支持：

• 向量+BM25混合召回
• SQLite与TCVDB索引同步
• 场景/画像本地缓存与VDB双向同步 提供完整迁移工具链：migrate-sqlite-to-tcvdb命令支持一键数据迁移。

🔍 本地BM25检索

使用本地tcvdb-text编码器替代HTTP sidecar服务，消除外部依赖，提升检索稳定性。

[0.1.0] - 2026-03-25

首个正式发布版本，奠定本地优先的四层记忆系统基础

• L0原始日志：完整保留对话与事件流
• L1原子记忆：自动提取事实、偏好、约束与状态
• L2场景块：按项目/主题/工作流聚类
• L3用户画像：稳定的用户偏好与服务方式画像

关键字检索采用FTS5全文索引+jieba分词，确保本地环境下的高效记忆召回。

快速开始使用

要体验最新版本的TencentDB Agent Memory，可通过以下命令克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory

详细安装指南请参考项目中的安装脚本：scripts/install_hermes_memory_tencentdb.sh

【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory