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agent-memory:针对 AI 智能体设计的持久化记忆存储系统

 
  workflow ·  2026-02-05 13:37:28 · 3 次点击  · 0 条评论  

AgentMemory 技能

为 AI 智能体提供持久化记忆系统。记忆事实、从经验中学习,并跨会话追踪实体。

安装

clawdhub install agent-memory

使用方法

from src.memory import AgentMemory

# 初始化记忆系统
mem = AgentMemory()

# 记忆事实
mem.remember("重要信息", tags=["类别"])

# 从经验中学习
mem.learn(
    action="执行的操作",
    context="所处情境",
    outcome="positive",  # 或 "negative"
    insight="学到的经验"
)

# 回忆信息
facts = mem.recall("搜索查询")
lessons = mem.get_lessons(context="主题")

# 追踪实体
mem.track_entity("名称", "person", {"role": "engineer"})

使用场景

  • 会话开始时:从记忆中加载相关上下文
  • 对话结束后:存储重要事实
  • 遇到失败后:记录经验教训
  • 遇到新人员/项目时:作为实体进行追踪

与 Clawdbot 集成

在您的 AGENTS.mdHEARTBEAT.md 文件中添加:

## 记忆协议

会话开始时:
1. 加载近期经验:`mem.get_lessons(limit=5)`
2. 检查当前任务的实体上下文
3. 回忆相关事实

会话结束时:
1. 从对话中提取持久化事实
2. 记录任何学到的经验
3. 更新实体信息

数据库位置

默认路径:~/.agent-memory/memory.db

自定义路径:AgentMemory(db_path="/path/to/memory.db")

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