rtk-ai/icm

Английский | Французский | Испанский | Немецкий | Итальянский | Португальский | Нидерланды | Польский | Русский | 日本語 | 中文 | العربية | 한국어

ICM

Долгосрочная память для агентов кодирования ИИ, разделённая между вашими инструментами.
Один бинарный, один SQLite файл. Нет LLM-вызова для хранения или отзыва памяти.

Сообщите Claude Code, как ваш проект обрабатывает аутентификацию в понедельник, и сессия Gemini CLI во вторник уже это знает. ICM хранит то, что ваши программные агенты узнают (решения, исправления, конвенции, предпочтения) в одном файле SQLite на вашем компьютере и возвращает соответствующую часть в начале каждой сессии и с каждым отправленным вами запросом. До 18 агентов и редакторов делятся этой памятью, поэтому вы перестаёте объяснять проект каждый раз, когда открываете сессию или переключаете инструменты.

• 92,9% по LoCoMo (1 540 вопросов, среднее за три запуска), на уровне Hindsight (92,0%), с на треть меньше контекста на вопрос. Подробности и оговорки ниже.
• Нет вызова LLM для сохранения или отзыва. Hindsight, Mem0, Graphiti (Zep) и claude-mem по умолчанию вызывают LLM для каждой памяти, которую они хранят. ICM — нет.

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