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MemoryRouter 记忆路由

MemoryRouter 记忆路由

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_15292d5a/yjkj-memory-router。

技能介绍

要解决什么问题

当 MEMORY.md 超过几千行，Agent 每次会话仍会加载全部记忆文件。用户问简单问题时，无关偏好、项目记录、历史纠错都会进入上下文；压缩或截断又可能丢掉关键决策。MemoryRouter 解决的不是模型能力，而是记忆加载策略：只把本次任务需要的内容送入窗口。

如何工作

它把本地记忆目录当作可路由资源，而不是一次性注入的文件堆。

  • 自动分层：--tier 将 MEMORY.md 拆成常驻核心与按需归档，并在 memory/backups/ 生成预备份。
  • 清单生成：--compact 输出 memory/memory-manifest.json，标记 required、boosted、load 等字段，控制每次加载哪些文件。
  • 实体路由：--query "alice" 或 --entity add 可把人物、项目与文件关联，让匹配文件优先加载。
  • 审计与健康检查：--audit 发现高相似文件与“revised”“no longer”等可能过期的事实；--status 查看行数、文件数、清单和 WAL 状态。
  • 会话状态：--wal init/get/update 用 SESSION-STATE.md 保存当前会话状态，避免重复工作与状态丢失。

适用边界

它适合本地、文件型 Agent 记忆，不需要向量库或云 API；但仍需要维护 MEMORY.md、memory/ 目录和清晰的实体命名。Token 预算主要约束可选文件，核心文件仍会加载；分层不会删除原文，而是按日期归档。若阈值未触发，--tier 不会动作。

使用场景

  • 给长期运行的 AI Agent 配置本地记忆，避免每次会话读取整个 memory 目录。
  • 在 MEMORY.md 超过 500 行后，拆分核心偏好并生成会话加载清单。
  • 排查记忆文件中重复记录、过期的 revised 决策与相似文件。
  • 用 --entity 将 alice、项目名关联到偏好文件，让匹配文件优先加载。

适合人员

  • 维护 AI Agent 记忆目录，希望控制上下文文件加载的工程师。
  • 调试 Agent 遗忘、重复工作或加载过多文件的产品/算法工程师。
  • 搭建本地文件型记忆、不愿引入向量库的云原生工程师。
  • 需要审计记忆重复与事实修订的 Agent 运维工程师。