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ES-Memory V1.2 · AI 记忆压缩引擎

ES-Memory V1.2 · AI 记忆压缩引擎

AI Agent 更新于 2026.08.29

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_d24fbd08/supermemory-v2。

技能介绍

要解决的问题

AI Agent 长期记忆如果只依赖向量检索或云端会话存储，容易出现三个工程问题：记忆条目持续膨胀、低价值内容难以淘汰、隐私数据需要离开本地。ES-Memory 面向个人版场景，把记忆压缩与本地生命周期管理放进单个 CLI 引擎中，数据只写入你指定的 data_dir，不依赖联网服务。

工作方式与边界

核心路径围绕本地 nodes.json 明文 JSON 展开：

  • 艾宾浩斯衰减：低权重记忆会被自动清理，用于释放本地空间；
  • 钉住免衰减：通过 pin() 锁定重要记忆，使其不参与删除；
  • 中文分词：优先使用 jieba 精确模式，缺失时自动回退；
  • 纯本地：数据只存在传入目录，不访问网络。

备份和迁移也很直接：拷贝整个 data_dir 即可，换机后重启自动加载。适用边界是它更适合作为本地个人记忆、提示上下文压缩或 Agent 状态缓存，而不是多人协作数据库或高可用后端；由于存储为明文 JSON，敏感信息需要自行控制目录权限。

使用场景

  • 给个人 Agent 做长期记忆清理时，用低权重衰减删除过期上下文，保留高价值条目。
  • 迁移本地 Agent 状态时，把整个 data_dir 拷到新机器并重启自动加载 nodes.json。
  • 维护中文提示词上下文时，用 jieba 精确分词抽取记忆关键词，依赖缺失则自动回退。
  • 锁定关键用户偏好时，调用 pin() 将记忆标记为免衰减，避免后续自动清理。

适合人员

  • 维护个人 Agent 本地记忆的工程师，希望在不联网的情况下管理上下文生命周期。
  • 做中文提示工程的研究者，需要基于 jieba 分词做记忆关键词整理与回退测试。
  • 构建离线 Agent 的开发者，想把用户偏好 pin 住并控制本地目录备份迁移。
  • 管理 AI Agent 状态缓存的工程师，需要把重要记忆 pin() 锁定并整目录迁移。