AI Agent 記憶工具比較 2026：五方深度評測
讓你的 Coding Agent 永遠記得你

Contextberg 是目前五款工具中最適合 OpenClaw 和 Claude Code 用戶的選項。它採用本機優先（privacy-first）的設計哲學，所有記憶都存在你的設備上，而非上傳到第三方伺服器。

這一點對台灣的企業開發者和自由接案者特別重要：你的客戶資料、專案背景、內部 know-how 永遠不會離開你的電腦。

核心架構：三層記憶系統

Contextberg 採用了與業界頂尖 agent memory 研究一致的三層設計：

• 活動記憶（Active Memory）：即時擷取當前工作 session 的關鍵資訊
• 日記憶（Day Memory）：每日工作自動摘要，可供隔天 AI 取用
• 長期記憶（Long-term Memory）：跨月累積，包含工作偏好、技術棧、風格指南

MCP 整合亮點

Contextberg 已被 OpenClaw 官方網站列為整合支援工具，這在眾多記憶工具中相當罕見——它不是「相容 MCP」，而是被平台直接認可的深度整合。對於已在用 OpenClaw 的台灣開發者，這意味著幾乎零配置即可啟用跨工具的記憶共享。

支援平台

macOS（Intel + Apple Silicon）、Windows 11/10，目前無 Linux 版本（路線圖中）。

scritty 走的是「雲端 + 高安全性」的路線。5,000 條免費記憶對個人開發者來說基本上夠用幾個月，且 AES-256 加密保障了傳輸與存儲安全。

為什麼選 scritty？

如果你的工作環境是「macOS 在家 + Windows 在公司 + 偶爾用平板」，Contextberg 的本機存儲優勢反而變成問題——記憶無法跨裝置同步。scritty 的雲端架構解決了這個痛點：你的 AI 記憶跟著帳號走，不跟著設備走。

MCP 整合方式

scritty 提供標準 MCP server，可在 Claude Code 的 settings.json 或 OpenClaw 的 MCP 設定中直接添加。配置完成後，你的 AI 工具在每次 session 開始時會自動從 scritty 拉取相關記憶放入 context。

{
  "mcpServers": {
    "scritty": {
      "command": "npx",
      "args": ["@scritty/mcp-server"],
      "env": {
        "SCRITTY_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

免費 tier 詳情

免費帳戶提供 5,000 條記憶（每條最大 500 字元），即使是重度用戶，每天記 20 條重要事項，也能用 250 天以上。付費方案（定價待確認）預計提供無限記憶和更長的記憶保留期。

LoreKit 是五款工具中對開發者最「透明」的選項。MIT 授權意味著你可以閱讀、修改、自托管完整的代碼；免費 tier 還附上 hosted Postgres 後端，對技術用戶來說幾乎是「白送的 managed database」。

技術架構

LoreKit 的設計理念是「記憶應該像數據庫一樣可查詢、可版本控制、可自托管」。它底層使用 Postgres + vector extension，讓記憶不只是 key-value 存儲，而是可以進行語義相似度搜尋。這意味著當你的 AI 工具需要提取「關於 React 性能優化的記憶」時，LoreKit 能找出所有語義相關的記憶片段，而不只是精確關鍵字匹配。

安裝方式

# 使用 npm
npm install lorekit

# 初始化並設定 MCP
npx lorekit init --mcp --backend hosted-postgres

# 或自托管（需要 Postgres）
npx lorekit init --mcp --backend local --db-url postgresql://localhost/lorekit

完成初始化後，LoreKit 會自動生成 MCP config 片段，直接貼入你的 AI 工具設定即可。

免費 tier 詳情

免費 tier 包含：

• 5,000 條記憶（向量存儲，支援語義搜尋）
• LoreKit 提供的 hosted Postgres instance（無需自己架設）
• 最長 90 天記憶保留
• MCP server（完整功能，不閹割）

ContextPool 是目前五款工具中最適合開發團隊的選項。個人記憶工具的核心痛點在「共享」——當你的整個前端團隊都在用 Claude Code，怎麼讓大家共享「這個專案的設計系統規範、API 命名慣例、代碼風格指南」？

ContextPool 的 team memory sharing 功能解決了這個問題。管理員可以建立「共享記憶池」，所有有權限的成員都能讀取和貢獻，AI 工具整合後會自動在個人記憶和共享記憶池之間切換。

定價分析

$7.99/月（個人）或 $7.99/人/月（小型團隊計畫，人數待確認）。沒有免費 tier，但定價相對親民。以一個 5 人前端團隊計算，$40/月換來整個團隊 AI 工具共享同一份「專案知識庫」，每人每週光是省下重複說明背景的時間就值回票價了。

主要使用場景

• 新人快速上手：新加入的工程師，AI 工具立刻知道專案的所有慣例，不需要等老人帶領
• Cross-function 協作：設計師和工程師共享 Design Token 記憶，AI 輔助跨角色時自動理解脈絡
• 代碼審查一致性：整個團隊的 AI reviewer 共享同一份代碼規範記憶

Valori 是五款中最「企業級」的選項，也是最新的一款（PH Sep 22 #12，2026-09-22 發布）。它的核心差異化在「確定性記憶（Deterministic Memory）」——不是模糊的向量相似度搜尋，而是有明確 schema、版本控制、可審計（auditable）的記憶存儲。

為什麼「確定性」很重要？

對企業 AI Ops 來說，「AI 知道什麼、不知道什麼」必須是可解釋的。傳統向量記憶的問題在於：你不知道 AI 為什麼突然想起某段記憶，也無法保證下次同樣的 query 會得到一致的結果。

Valori 的確定性記憶層更像是「有版本控制的配置管理」——你可以明確定義哪些記憶永遠在 context、哪些按優先級取用、哪些過期後自動歸檔，讓 AI 行為更可預測、更可稽核。

目前狀態

Valori 在 2026-09-22 剛在 PH 上線，定價和詳細功能仍在公開過程中。對個人開發者來說，目前觀望即可；對規劃 AI Ops 基礎設施的企業，可以提早列入評估清單。