kaeru дала Claude Code и Codex память на графе вместо CLAUDE.md

⚡ Главное за 5 секунд

• Команда Lamantin AI выложила kaeru — локальный MCP-сервер, который держит память ИИ-агента между сессиями.
• Подключается к Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode и другим MCP-клиентам; данные лежат на вашей машине, для команды поднимаете общий сервер.
• Агент сам решает, что записать, а на старте просит сводку по проекту — кнопки «запомни всё» нет.

🔍 Что случилось

Автор статьи на Хабре работает в Lamantin AI — той самой команде, которая делает kaeru. Он разобрал собственные логи и заметил неприятное: агент переспрашивает то, что сам уже записал. Отсюда и инструмент — MCP-сервер, который живёт на вашей машине и хранит память агента графом.

Что лежит в вершинах: наблюдения, решения, задачи со сроками, гипотезы вместе с результатом проверки, сохранённые документы. Пример наблюдения из статьи — «файлы заказчика приходят в cp1251». У каждой записи есть история изменений, у каждой связи — смысл: это решение выросло из того наблюдения, эта запись заменяет ту, эта проверка опровергла ту гипотезу. Цепочку от наблюдения до решения агент тянет целиком, автор называет её сохранённым рассуждением.

Механика простая. При подключении по MCP сервер отдаёт короткую инструкцию, дальше агент пишет в память по ходу работы. Отдельно есть правило — запись с пометкой устойчивого ограничения проекта — и напоминание, которое всплывает с определённой даты. Записи разложены по проектам: у автора в одном хранилище больше тридцати, и агент видит только тот, который открыл. За хранение и сводку отвечает kaeru, исходники — на GitHub.

Отдельным блоком автор бьёт по файлам правил. CLAUDE.md, AGENTS.md,.cursorrules работают месяц, потом начинается: файл растёт, вычеркивать страшно, агент одинаково верит вчерашнему правилу и отменённому в прошлом месяце. И главное — в файле есть «что», но нет «почему». ADR закрывают «почему», но только для крупных решений. Трекеры вроде beads держат план, а не то, что выяснилось по дороге.

🧠 Наш разбор

Похоже, проблема назрела не у одного автора. Агенты живут достаточно долго, чтобы упереться в контекстное окно и в сжатие диалога: половина обсуждённого превращается в пару строк пересказа. Пока индустрия спорит о размере окна, здесь предлагают смотреть не на объём, а на структуру — что именно стоит помнить. Наша оценка: это более честная постановка задачи, чем очередные сто тысяч токенов.

Что меняет. Файл правил и ADR — про устойчивые договорённости, которые проходят ревью и живут в git. А между коммитами остаётся рабочий слой: гипотезы, проверки, особенности стендов. В репозиторий его тащить — засорять историю, не записывать — терять. Мы считаем, что именно этот зазор и был главной болью, а не «мало контекста».

Кто выигрывает. Те, кто ведёт несколько проектов сразу и каждый день заново вводит агента в курс дела. Кто проигрывает — точнее, кто остаётся при своём: сторонники одного файла правил в git. Им важнее воспроизводимость и ревью, и это разумный аргумент. Меня здесь смущает другое: локальная память без ревью — это ещё один источник правды, который никто не проверял.

⚠️ Чего мы не знаем

В статье нет ни одной цифры: сколько токенов экономит сводка, как быстро она собирается, как часто агент пишет мусор и кто его чистит. Это рассказ разработчика о своём продукте, то есть не независимый тест, и второй точки зрения мы не видим. Проверять стоит самому: открыть исходники на GitHub, поднять сервер на своём проекте и посмотреть, что агент записал за день. Заодно проверить, как память ведёт себя на большом графе — об этом в тексте ни слова.

Прогноз: до конца квартала появится минимум один открытый аналог с памятью-графом поверх MCP — схема слишком простая, чтобы её не повторили.

Дисклеймер: статью писал разработчик kaeru из Lamantin AI, это рассказ о своём продукте, а не независимый обзор.

Источник: Хабр — там же ссылки на исходники и разбор сценариев работы с памятью в течение дня.