agentrecall

AgentRecall est un système de mémoire et d'apprentissage local pour les agents de codage IA, distribué sous forme d'outil CLI .NET global et de serveur MCP. Il transforme les feedbacks des utilisateurs, les échecs de build/test/lint et les commentaires de révision de PR en règles structurées et validées plutôt qu'en notes brutes. Chaque règle est analysée en champs tels que déclencheur, règle, faire, ne_pas_faire, raison et applies_to, puis stockée dans une base de données locale. L'outil classe les règles pertinentes en utilisant la correspondance de mots clés, un graphique de concepts déterministe, la portée et la confiance, et regroupe les résultats en must-follow, suggéré et avertissements dans un budget de jetons. Il résout automatiquement les conflits entre les règles par portée, priorité, récence et confiance, et peut apprendre des échecs répétés en augmentant la confiance des règles ou en promouvant automatiquement les correctifs. AgentRecall compresse également la mémoire en détectant et en fusionnant les règles dupliquées ou chevauchantes tout en conservant une traçabilité. Il fournit une injection de contexte déterministe via les hooks Claude Code, les règles permanentes qui s'appliquent à chaque tâche, les préférences de l'utilisateur, les résumés de l'ADN du projet, les packs de départ optionnels et un pack d'impact de carrière. Une évaluation de récupération intégrée rapporte la précision@1/@3 et le rappel@5 et peut échouer en CI en cas de régression. Tout reste sur la machine de l'utilisateur : aucune synchronisation cloud, d'interface Web ou de clés API n'est requise.