PMB es una herramienta de código abierto que dota de memoria persistente a los agentes de programación basados en modelos de lenguaje. Toda la información —decisiones técnicas, lecciones aprendidas y datos del proyecto— se almacena en un único archivo SQLite en el disco del usuario, junto a un índice vectorial en LanceDB, sin recurrir a servidores externos, cuentas, claves de API ni telemetría.
El sistema se integra con agentes compatibles con el protocolo MCP, como Claude Code, Cursor, Codex, Zed y Windsurf, mediante una conexión local por stdio. Antes de cada respuesta, PMB clasifica el mensaje del usuario en menos de un milisegundo y recupera automáticamente los recuerdos pertinentes, que se inyectan en el contexto del modelo. De ese modo, el agente no necesita invocar ninguna herramienta explícita para recordar. La escritura es asíncrona: el incrustado de vectores y la inserción en LanceDB se ejecutan en segundo plano para no bloquear la conversación.
La recuperación combina búsqueda léxica BM25, vectores densos y un grafo de entidades, fusionados con Reciprocal-Rank-Fusion y un reordenador opcional. El conjunto se evalúa sobre el benchmark LoCoMo-10 (997 preguntas), donde alcanza un MRR de 0,774 y un nDCG@10 de 0,816 sin modelo de lenguaje en el camino de lectura. La latencia p50 se sitúa en torno a 24 ms en espacios reales de unos cien recuerdos.
Cada lección registra si el agente la ha aplicado realmente; las útiles se destacan y las ignoradas se marcan como inactivas para facilitar su poda. Un panel web local muestra los recuerdos como nodos de un grafo y como una cronología del proyecto. La instalación se reduce a un pip install pmb-ai y a pmb connect seguido del nombre del agente. El proyecto se distribuye bajo licencia Apache-2.0.