Agent Cowork Memory

Agent Cowork Memory（ACM）

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任务做到一半时 Codex 用量耗尽？打开 Cursor，说 “continue from Codex”，然后接着做。ACM 为 Codex、Claude Code、Cursor 和 OpenCode 提供共享记忆，让你无需再粘贴上下文，也能让任意 Agent 调用其他 Agent 工作。

经 基准测试 验证： 在 38 项保留任务上，使用 ACM 在新聊天中继续任务，共完成 228 次运行中的 223 次；粘贴摘要则完成 130 次。

Codex  ·  Claude Code  ·  Cursor  ·  OpenCode

演示

更多演示请访问 ACM 官方网站

安装

需要 Node 24 或更高版本：

npx agent-cowork-memory setup

安装设置会将 ACM 添加到 Cursor；如果已安装 Codex、Claude Code 和 OpenCode，也会将 ACM 添加到这些工具中。之后才安装了其他工具？请再次运行设置。重启 Agent 后，所有项目中都可以使用 ACM。

已在 Linux 和 WSL 上进行实际测试。macOS 和 Windows 通过了 CI 测试；欢迎进行实际运行测试。

使用

共享记忆

在 Codex 和 Cursor 中打开同一个项目。要在另一个 Agent 中接续聊天，请发送：

使用 ACM 从 Cursor 继续。

或者，在 Cursor 中发送：

使用 ACM 从 Codex 继续。

每个 Agent 都能查看项目中的所有聊天。如果有多个聊天，Agent 会列出它们（Agent、时间、线程、首条消息，以及该聊天是否由 ACM 为委派任务启动），并询问你要接续哪一个。你也可以指定聊天：

使用 ACM 继续 Codex 中关于旅行的聊天。

相关工作会归到同一个线程中：接续聊天或从聊天中委派任务，都会让工作保留在同一线程；新聊天也可以加入项目中尚未关闭的线程。ACM 会随着事情发生记录每个线程的时间线（聊天加入、任务开始和结束、添加笔记），让任意 Agent 都能了解工作进展。

让你的 Agent 记住某项决定，项目中的每个 Agent 都能看到。笔记会持续有效。

委派给其他 Agent

任意 Agent 都可以把工作交给其他 Agent：

让 codex 编写 plan.md，让 claude 编写 packing.md。

每个 Agent 都会收到任务简介，加入发出委派的线程，并登记自己要编辑的文件以避免冲突，然后汇报结果。Agent 会在后台运行。安装了 herdr 后，每个 Agent 都会拥有单独的窗格，供你查看（herdr session attach acm）。

基准测试

评估内容

• 新聊天继续工作时，先前聊天中的上下文能保留多少。
• 每项任务都是一个分两步完成的小型 Python 仓库：先前的聊天完成第 1 步，并在聊天中留下第 2 步的详细信息。
• 这些详细信息可能出现在一段较短或较长的聊天中，分散在两段聊天里，之后被更改，在聊天中途得到更正，或与仍写着旧内容的 README 相矛盾。
• 只有通过所有隐藏检查、现有测试仍然通过，且没有实现任何旧值或已替换值，才算完成。

测试内容

• 测试 Codex（gpt-6-luna，中等努力程度）通过以下五种方式继续工作：
  • 不使用 ACM；
  • 使用 ACM（"Use ACM to continue from my last Codex chat…")；
  • 使用先前聊天在受询时撰写的摘要；
  • 使用精心编写的交接说明；
  • 粘贴所有先前的聊天记录。
• 在任何运行开始前，编写并分析 38 项留出任务。
• 两段独立的历史记录，每种方式各运行 3 次。

	不使用 ACM	使用 ACM	粘贴摘要	粘贴交接说明	粘贴完整历史记录
完成	0/76	223/228	130/228	214/228	222/228
实现了旧值	13/76	0/228	7/228	0/228	0/228
需要输入或粘贴的内容	80 个字符	95 个字符	753 个字符	2,740 个字符	1,940 个字符

结果

• ACM 丢失的上下文远少于粘贴摘要的方式：完成任务的次数多出 41 个百分点（p < 0.001）。在 38 项任务中，ACM 在 29 项上领先，没有落后。
• 只需一句话，无需查找或复制任何内容，效果就能媲美粘贴完整历史记录或完整的精心编写的交接说明。
• 在 60 项开发任务上，结果也相同：ACM 在 180 次运行中完成了 176 次，摘要方式完成了 124 次。
• 局限性：这些任务的设计前提是详细信息保存在先前的聊天中；仅测试了一个 Agent 和一个模型。

npm run bench        # offline checks, free
npm run bench:live   # the live benchmark; spends your Codex quota

MCP 工具

工具	功能说明
context	查看你的对话线程及其时间线、项目笔记（首次调用后仅显示新增内容）、开放的线程、近期任务、当前工作者和已保留的文件。写入前传入 hold 以认领文件，传入 thread 以加入线程，传入 done 以关闭自己的线程。stale 会列出文件已更改、需要重新检查的笔记。
note_add	保存一条所有 Agent 都能看到的笔记，并显示可能与之矛盾的笔记。tier：short（默认，保留 7 天）或 long；supersedes：它所替代的笔记。
note_search	查找笔记和委派任务的结果。
chats	列出项目中所有 Agent 的近期聊天，并标记由 ACM 发起的聊天。
resume	有多个聊天时，询问你要继续哪个，然后读取该聊天及你在其线程的其他聊天中说过的内容，并加入该线程。
delegate	在 herdr 窗格中或后台启动其他 Agent，并等待它们完成。
delegate_wait	继续等待此聊天中已委派的 Agent。

ACM 会自行说明自己所在的聊天；工具不需要会话，也不需要提供项目文件夹中的路径（每个工具都接受可选的 repo_path）。

CLI

命令	作用
acm setup	将 ACM 添加到你的 Agent 中。
acm mcp --harness <agent>	运行 MCP 服务；Agent 会自行启动它。
acm status [--repo <dir>] [--chat <id>] [--harness <agent>]	以 JSON 格式显示项目的任务、占用的文件以及某个聊天的会话线程。
acm doctor	检查安装情况：Node、数据库、herdr，以及 PATH 中有哪些 Agent。
acm backup [--to <file>]	复制数据库。

--home <dir>（或 ACM_HOME）可将 ACM 的状态文件夹从 ~/.agent-cowork-memory 移至其他位置。可通过 npx -y agent-cowork-memory <command> 运行这些命令，或在全局安装后使用 acm。