TencentDB Agent Memory
Hub de mémoire d'équipe open source (MIT) de Tencent Cloud : depuis août 2026, il partage chat, skills, wiki et graphe de code entre agents IA.
SFEIR AI · Publié le 14 novembre 2026
Une mémoire partagée entre agents et entre collègues
TencentDB Agent Memory est un projet open source de l'équipe base de données de Tencent Cloud, sous licence MIT, écrit en TypeScript. Le dépôt est créé le 7 avril 2026 et sa première version publiée le 23 avril. Les premières versions fournissent une mémoire locale : une mémoire longue en quatre niveaux (L0 conversation brute, L1 faits atomiques, L2 scénarios, L3 persona), stockée dans SQLite et sqlite-vec, avec un plugin OpenClaw et un adaptateur Hermes.
La version 2.0.0 du 3 août 2026 en fait un hub d'équipe. Suivent la 2.0.1 le 25 août (Codex CLI, client WorkBuddy, OpenCode, DeepSeek Harness), la 2.0.2 le 9 octobre (stockage MongoDB expérimental, adaptateur Pi) et la 2.0.3 le 26 octobre (wiki ouvert aux documents Word, Excel, PowerPoint et PDF).
Quatre actifs, quatre services
Les actifs mémoire sont Chat Memory (préférences, faits, décisions), Skill (procédures versionnées, exportables depuis le panneau), LLM-Wiki (pages reliées, d'après l'idée de wiki maintenu par LLM d'Andrej Karpathy, que le README cite) et Code-Graph (symboles et chaînes d'appel).
Le guide d'installation décrit quatre services : Memory Core (port 8420), Panel UI (8125), Knowledge (8424) et Proxy (8096). L'agent pointe son URL de base vers le Proxy, qui injecte à chaque tour la mémoire L2 et L3, les skills et les connaissances de l'agent dans le prompt système ; le wiki et le graphe de code sont, selon le README, appelés à la demande par des outils. Le logiciel s'auto-héberge avec Docker et demande deux groupes de modèles, l'un pour la mémoire, l'autre pour le Proxy.
Droits d'accès et agents pris en charge
Chaque mémoire est private (par défaut pour les nouvelles Chat Memory et les skills), team, restricted, avec liste d'accès par utilisateur, rôle ou agent, ou agent, pour équiper des agents précis d'une équipe.
Le site du projet liste Claude Code, CodeBuddy, Codex, OpenCode, WorkBuddy, DeepSeek Harness, Hermes et OpenClaw, plus une API générique ; le README ajoute Pi. Cursor n'y figure pas au 14 novembre 2026. Pour Codex, l'issue n° 833, toujours ouverte, signale que le client n'accepte que l'API Responses, que le Proxy n'expose pas.
Chiffres : ceux de l'éditeur
Le README de la version 1 annonçait, avec OpenClaw, jusqu'à 61,38 % de tokens en moins et un taux de réussite en hausse de 51,52 % en relatif, deux chiffres tirés du seul benchmark WideSearch, ainsi qu'une précision PersonaMem passée de 48 % à 76 %. Sur SWE-bench, le même tableau donne 33 % de tokens en moins et 9,9 % de réussite en plus. Ce sont des chiffres de l'éditeur, sans réplication indépendante trouvée.
L'API GitHub comptait 30 880 étoiles et 3 021 forks le 14 novembre 2026.
Points d'attention
Le Proxy voit passer tous les prompts : il s'audite comme une passerelle LLM. Les droits d'accès règlent la lecture, pas la fraîcheur des faits. La version 1 stockait sa couche haute en Markdown lisible et la v2 exporte les skills, mais l'import et export général entre agents figure encore comme case non cochée de la feuille de route : l'export est à tester avant tout usage durable.
Deux produits portent des noms voisins : « Agent Long-Term Memory », une fonction de TencentDB for PostgreSQL, et Tencent Cloud Agent Memory, version hébergée vers laquelle renvoie le README.
Questions fréquentes
TencentDB Agent Memory est-il gratuit ?
Oui, le logiciel est sous licence MIT et s'auto-héberge avec Docker. Les appels aux deux groupes de modèles qu'il exige, pour la mémoire et pour le Proxy, restent à votre charge.
Mes données partent-elles chez Tencent ?
En auto-hébergé, le logiciel tourne là où vous le déployez. Il faut vérifier où tournent les modèles que vous lui branchez, et distinguer le projet open source de la version hébergée par Tencent Cloud.
Fonctionne-t-il avec Cursor ?
Cursor ne figure pas dans la liste des agents pris en charge au 14 novembre 2026. Les intégrations listées sont Claude Code, CodeBuddy, Codex, OpenCode, WorkBuddy, DeepSeek Harness, Hermes et OpenClaw, plus Pi dans le README.
Quelle différence avec GBrain ?
GBrain indexe un dépôt Markdown, d'abord celui d'une personne, et l'expose par MCP. TencentDB Agent Memory est conçu d'emblée comme hub d'équipe, avec Proxy, panneau de revue et niveaux de visibilité par mémoire.
Et face à Mem0, Zep ou Letta ?
Cette fiche ne les compare pas : aucune comparaison sur sources primaires n'a été menée.
Sources
- GitHub — dépôt TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory (README des branches feat/server_team et main, LICENSE) · 2026-11-14
four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph)
- GitHub — releases (2.0.0 du 3 août, 2.0.1 du 25 août, 2.0.2 du 9 octobre, 2.0.3 du 26 octobre 2026) · 2026-11-14
- GitHub — guide d'installation INSTALL.md (ports, Proxy) · 2026-11-14
Every subsequent turn, proxy auto-injects that agent's L2/L3 memory, skills, and knowledge into the system prompt
- TencentDB Agent Memory — site du projet (intégrations) · 2026-11-14
- GitHub — issue n° 833, intégration native d'OpenCode et de Codex · 2026-08-07
- Unblocked (Brandon Waselnuk) — « Team memory hubs for AI agents » · 2026-08-04
confident recall of stale facts is worse than no memory
- Tencent Cloud — Agent Long-Term Memory (TencentDB for PostgreSQL), produit distinct · 2026-06-08
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