LLM 包装器（两行代码）
为已有 Agent 添加记忆最简单的方式就是 LLM 包装器。把你的 LLM 客户端换成包装后的版本即可。此后每次调用都会自动存储与检索记忆，无需改动其他代码。
wrap_openai() 对 OpenAI SDK 做这件事，wrap_anthropic() 对 Anthropic SDK 做同样的事。每一项设置（bank、召回预算、事实类型、用 reflect 替代 recall）都可通过 hindsight_* 关键字参数在每次调用时单独覆盖。
底层基于 LiteLLM，因此同一套集成可覆盖 100+ 模型。默认指向 Hindsight Cloud；传入 hindsight_api_url 可改用自托管服务端。
安装
pip install hindsight-litellm如果你需要显式控制记忆何时被存储与召回，请直接使用 SDK 或 REST API。
wrap_openai
from openai import OpenAI
from hindsight_litellm import wrap_openai
# 包装你已有的 LLM 客户端即可完成接入。
# 默认指向 Hindsight Cloud；传入 hindsight_api_url 可改用自托管服务端。
client = wrap_openai(
OpenAI(),
bank_id="user-123",
hindsight_api_url="http://localhost:8888",
)
# 调用前 Hindsight 会召回相关记忆，
# 调用后会保留本次对话。
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "What do you know about me?"}]
)集成
四个主要类别如下；完整清单（含更多框架与工具）见官方集成页。
编程智能体11
智能体框架12
无代码 / 低代码4
应用与工具5
编程智能体
一个包即可为 CLI 编程智能体赋予长期项目记忆：基于 git 历史与过往会话自动构建的「每仓库一个 bank」，在智能体开始工作时注入其中，并附带涵盖架构、规范与进行中工作的精选知识页。
一键安装
# 所有检测到的智能体，原生接入
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install all
# 或仅安装某一个
npx @vectorize-io/hindsight-coding-agents install claude-code支持以下 CLI 智能体，数据摄取是自动的，无需任何初始化命令：
MCP 服务
每个服务端都内置一个 Model Context Protocol端点，每个 bank 一个，默认开启。将任意 MCP 客户端指向它，即可把 retain、recall、reflect 作为工具暴露出来。
http://localhost:8888/mcp/{bank_id}/