Memdoor

简介

Memdoor 是独立开发者 Greg Devo 开源（Apache-2.0）的轻量编程与自动化智能体，用 Go 写成，一个二进制文件支持 macOS、Linux 和 Windows，不需要 Docker 或 Python。它在项目目录里读文件、写补丁、跑构建和测试，修好自己弄坏的地方；也可以通过 gateway 参数指定一个 ssh 地址，在远程机器上运行（远程机器无需预先安装）。模型方面可以用 OpenRouter、Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek、xAI 等服务商的密钥，或任何 OpenAI 兼容端点；用 memdoor connect local 则连本机的 Ollama、llama.cpp、vLLM、LM Studio 或作者的 janis，数据不出本机。它内置一个「决策模型」，负责过滤搜索结果、文件片段和日志，每轮只发送需要的工具，并结束卡住的回合；官方 44 次配对测试中一个代码库问答的输入 token 少了 74%，改代码类任务则基本没有节省。另一个重点是工作流：把步骤写成 YAML，按图执行，独立步骤并行，每步以检查命令通过为准，可以设人工审批关口，失败后从失败的那一步继续。官方用 5 个 Qwen3.8-27B 组成的工作流，在 LiveCodeBench Hard 列表前 10 题上 5 轮平均 9.8/10，高于 Fable 5 单次调用的 8.0（官方自测，50 次运行记录全部公开）。除了终端界面，还能用 memdoor run 无界面执行（结果写到标准输出、退出码反映检查结果）、通过 ACP 协议在 Zed、JetBrains、VS Code 中使用、用 GitHub Action 做 PR 审查和补测试，以及在手机上远程接管会话。项目 2026 年 10 月在 GitHub 创建，11 月 1 日登上 Hacker News 首页（约 450 分），当前约 290 星，版本更新频繁（11 月 2 日已到 v1.779.0）。官方来源：https://memdoor.ai/ 、https://github.com/guregodevo/memdoor 、https://memdoor.ai/llms.txt （2026-11-03 核对）。 定价：智能体、决策模型和工作流免费开源（Apache-2.0），模型调用走你自己的密钥；Pro 版每月 10 美元，增加手机远程控制和托管在 memdoor.ai 的工作流状态；企业版提供自托管部署和专人支持，按发票结算，需写信 hello@memdoor.ai 联系，官网未列价格。

• 单文件命令行智能体｜一个 Go 二进制文件，macOS、Linux、Windows 通用，可通过 SSH 在远程机器上运行。
• 本地或任意模型｜支持 OpenRouter、Anthropic、OpenAI、Gemini 等密钥，或连接本机 Ollama、llama.cpp、vLLM、LM Studio，无需密钥。
• 决策模型省 token｜自动过滤搜索、文件和日志内容，每轮只带需要的工具，并结束停滞的回合。
• 可恢复的工作流｜步骤写成 YAML 按图执行，并行、检查、审批关口，失败从失败步骤继续，可手动、CI 或定时触发。
• 无界面与 CI｜memdoor run 输出到标准输出并返回检查退出码；GitHub Action 内置 PR 审查、安全审查、补测试等工作流。
• 编辑器与手机｜通过 ACP 在 Zed、JetBrains、VS Code 中使用；/remote 生成端到端加密链接，在手机上继续会话。

界面截图

可左右滑动，或使用方向键、Home 和 End 浏览截图。