腾讯开源TencentDB-Agent-Memory，最高省61%Token

腾讯云最近开源了一个叫 TencentDB-Agent-Memory 的工具，专门解决 AI Agent 跑长任务时上下文膨胀、Token 疯涨和模型“犯糊涂”的问题。对于经常让 Agent 连续调用十几次工具的开发者来说，中间产物堆满上下文导致又贵又容易出错，这个工具算是针对痛点来的。

四层递进存储：把噪声搬出去，把线索留下来

核心机制之一是上下文卸载。传统做法把网页抓取、代码执行等冗长结果全塞上下文，而 Agent Memory 会把完整结果存到外部文件，上下文只留一行摘要和索引路径。它设计了四级结构：L0 原文、L1 结构化 JSONL、L2 自然语言摘要、L3 Mermaid 节点标签。Agent 日常只看轻量的 L2 和 L3，需要细节时再通过 node_id 逐层回溯。这种设计保证了压缩不是黑盒，原始数据随时可查证。

Mermaid 任务画布：给 Agent 装个进度条

另一个机制是用 Mermaid 流程图把线性聊天记录变成可导航的依赖图。做完的、正在做和没开始的节点状态一目了然。Agent 不用回头翻历史记录就能看清全局，大幅减少了因迷失方向导致的重复查询和无效分支。

官方在多任务连续 Session 实验中给出数据：最高降低 61.38% 的 Token 消耗，任务通过率相对提升 51.52%。Token 省了，成功率反而升了，本质上是因为上下文噪声少了，模型注意力更集中。

目前项目在 GitHub 已有 3.9k Star，默认用本地 SQLite 存储，零外部 API 依赖。不过 Issues 里有开发者反馈搭配 DeepSeek 等模型时偶有 L1 提取失败或兼容性问题，想上生产环境的话建议先跑跑测试。

怎么用

• 通过 GitHub 获取项目源码与部署文档
• 支持 OpenClaw 插件一行命令安装
• 提供 Docker 部署方式，默认本地 SQLite 零外部依赖
• 高级检索需求可接入腾讯云向量数据库

相关链接

• GitHub：项目源码与文档

图片来源：mp.weixin.qq.com