rtk-ai/icm

영어 | 프랑스어 | 스페인어 | 독일어 | 이탈리아어 | 포르투갈인 | 네덜란드 | 폴란드 | Русский | 日本語 | 中文 | العربية | 한국어

ICM

AI 코딩 에이전트의 장기 기억을 도구에 공유합니다.
하나의 바이너리 파일 하나, 하나의 SQLite 파일. 메모리를 저장하거나 호출하기 위한 LLM 호출은 없습니다.

월요일에 프로젝트가 인증을 어떻게 처리하는지 Claude Code에게 알려주고, 화요일의 Gemini CLI 세션은 이미 알고 있습니다. ICM은 코딩 에이전트가 학습한 것들(결정, 수정, 관습, 선호도)을 한 개의 SQLite 파일에 저장하고, 세션 시작 시와 보내는 프롬프트마다 관련 부분을 다시 제공합니다. 최대 18명의 에이전트와 에디터가 그 메모리를 공유하므로, 세션을 열거나 도구를 바꿀 때마다 프로젝트를 다시 설명할 필요가 없습니다.

• **LoCoMo 92.9% (1,540문제, 평균 3회 도전), Hindsight와 동일(92.0%), 문항당 맥락 3분의 1 적음. 자세한 내용과 주의사항은 아래에 있습니다.
• 저장이나 호출을 위한 LLM 호출이 없습니다. Hindsight, Mem0, Graphiti(Zep), claude-mem 모두 기본적으로 저장하는 모든 메모리에 대해 LLM을 호출합니다. ICM은 그렇지 않습니다.

English | Français | Español | Deutsch | Italiano | Português | Nederlands | Polski | Русский | 日本語 | 中文 | العربية | 한국어

ICM

Long-term memory for AI coding agents, shared across your tools. One binary, one SQLite file. No LLM call to store or recall a memory.

Tell Claude Code how your project handles auth on Monday, and Tuesday’s Gemini CLI session already knows it. ICM keeps what your coding agents learn (decisions, fixes, conventions, preferences) in one SQLite file on your machine, and gives the relevant part back at the start of each session and with each prompt you send. Up to 18 agents and editors share that memory, so you stop re-explaining your project every time you open a session or switch tools.

• 92.9% on LoCoMo (1,540 questions, mean of three runs), level with Hindsight (92.0%), with a third less context per question. Details and caveats below.
• No LLM call to store or recall. Hindsight, Mem0, Graphiti (Zep) and claude-mem call an LLM for every memory they store by default. ICM does not. Only its automatic extraction of facts from tool output goes through the LLM command-line tool you already use, when one is installed; provider = "none" keeps that local too (see Quickstart).
• Useful without an embedding model. Keyword recall alone puts at least one of the right sessions in the top 5 for 88.6% of LoCoMo questions, with a median of 6.8 ms per recall on Linux x86-64.
• 97.4% on LongMemEval-S, retrieval with no LLM: one of the right sessions in the top 5 for 487 of 500 questions, against 96.6% for MemPalace and 95.2% for agentmemory on the same measure.
• Not ahead everywhere. On PersonaMem (a user’s evolving preferences), Hindsight leads: 86.6% against ICM’s 81.7%.

Quickstart

brew tap rtk-ai/tap && brew install icm    # or: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/rtk-ai/icm/main/install.sh | sh
icm init                                   # instructions, skills and hooks for every agent it detects