它要解决的是一个具体场景：Claude Code 做到一半退出，在同一目录开 Codex 接着干，不必再把架构、试错过的路和遗留问题重讲一遍。做法是让二十多个 harness（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Grok、Devin、Kimi、Kiro 等）往同一个服务端喂记忆，交接是带类型的协议，每份 handoff 有归属者且只能被认领一次。用 ai-memory run 启动时还能带走会话本身：远程服务只知道 harness 与会话标识，不接触本地转录路径与正文。除跨 agent 外它还跨项目与跨机器——一份描述你平时怎么干活的小档案（包管理器、测试布局、架构习惯）会在新仓库会话开始时注入，放在各仓库规则文件之下当默认值；记忆存在你自己跑的服务端，笔记本、homelab 都行，团队指向同一台服务器就共享知识，多用户认证、逐人归属与审计日志都是内置而非付费档。最关键的取舍是零 LLM 依赖：记忆本体是 git 托管的普通 Markdown wiki，数据库只是可重建的派生索引，抓取、检索、交接默认不花一次 API 调用；记忆会按可调的时间表衰减，用过的衰减更慢，冷下来的情景笔记压成文件路径、错误码、决策这类耐久事实，近重复合并、疑似矛盾标记，全程不调模型，也不硬删。