# FULI 复利 · AI Agent 记忆与跨客户端协作

> FULI 复利通过标准 MCP 连接 AI 客户端，让长期 Agent 延续身份、记忆与项目职责。内置 Jefa 项目经理、Bole AR（Agent Resources）和决策员 Tonborg，按你的偏好协作。

## 散落的经验， 拼成一位负责的 Agent。

在项目目录里直接提需求。Fuli 登记项目、请 AR（Agent Resources）安排一位负责人，之后这个项目的任务都由它接手。做完时，回复最后一行写清楚谁负责、谁协助。

## 换 AI 工具， 不用换搭档。

同一位 Agent 的职责、工作记忆和已保存的对话都留在 Fuli。换到另一个已接入的 MCP 客户端，用名字或 FLA 编号找到它，就能取回相关脉络，接着做。

## Agent 之间， 直接对话。

Agent 可以在圆桌向另一位 Agent 提问，往来全程留痕。客户端支持唤醒时，Fuli 带回原会话的回答；否则消息留在收件箱，等对方下次接手。不用建群，也不用你转述。

## Tonborg， 帮你做判断。

品味、个性与取舍原则按全局或项目保存。Tonborg 依据这些偏好，在你设定的自主程度内协助审核，并建议用什么客户端、什么模型。每次判断都有记录，点赞、点踩或补一句理由，帮助它改进后续判断。

## 三位专职， 一起支持项目。

每个空间自带三位专职 Agent：Jefa 项目经理管目标与进展，Bole AR（Agent Resources）负责招募与人员安排，Tonborg 负责判断。项目由一位负责人带队，成员按分工协作，各自保留记忆。

## 记住工作要点， 接着上次继续。

每次任务的结果都会进摘要。对话攒到一定量，较早的消息折叠成要点，最近的保留原文。原始记录始终在本机，需要时再取回。

## 一张图， 记住所有关系。

偏好、项目、Agent、对话以及它们之间的关系，都存在你本机的 Neo4j 图数据库里，每次变化都留有历史。Agent 通过 CLI、MCP 或 HTTP 取用，每次只取当前任务需要的那一小部分。

## 三条命令开始

需要 Node.js 24.12+ 与 Docker（macOS / Linux 也可用原生模式）。安装无需模型。兼容 MCP 的客户端可通过标准配置接入，有适配器的客户端还支持自动配置。

```sh
npm install --global fuli-context
fuli setup
fuli open
```

- [阅读文档](https://github.com/JevonsCode/fuli/blob/main/README.zh-CN.md)
- [客户端接入说明](https://github.com/JevonsCode/fuli/blob/main/docs/client-connections.md)
- [更新记录](https://github.com/JevonsCode/fuli/releases)

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