Agent Skills
返回列表
多层次记忆架构管理

多层次记忆架构管理

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_f9be8d90/memory-arch-manager。

技能介绍

问题背景

长会话 Agent 往往把「我是谁、用户是谁、当前任务、昨日上下文、工具约定」混在同一段对话里。会话重启、定时心跳或任务切换时,若没有分层读写与归纳的约定,容易出现身份漂移、重复问用户、或把过期任务当成仍在进行。

核心能力

本技能在以下时机介入:新会话开始、心跳检查、任务收尾、记忆复盘、任务续接。它管理九层记忆体系,大致对应:

  • 身份 / 用户 / 系统:稳定边界与运行环境
  • 工具 / 核心:能力清单与长期原则
  • 每日 / 活跃任务:按日滚动与当前工作集
  • 系统库 / 心跳状态:可检索沉淀与周期性自检快照

关键动作包括:启动序列(按层加载或校验)、心跳维护(刷新心跳层、发现断层)、记忆归纳(收尾时把散落信息写回合适层)、任务续接(从活跃任务与相关层恢复上下文)。

适用边界

它描述的是记忆架构与维护流程,不替代具体存储实现(文件、向量库、数据库需自行落地)。层数与命名可按项目裁剪,但触发点与「归纳 / 续接」分工建议保留,否则重启后仍难保证一致性。

使用场景

  • 自建 Agent 每天多次重启进程,需要在启动时按层恢复用户偏好与未完成的活跃任务
  • 长任务跨多天推进,收尾时要把当日结论写入每日层并把下一步写回活跃任务层
  • 定时心跳触发时检查心跳状态层,发现核心原则与用户层是否与当前对话矛盾
  • 用户隔天回来续聊,通过记忆复盘与任务续接从系统库与活跃任务层拼出可继续的上下文

适合人员

  • 维护个人或团队 OpenClaw/自托管 Agent 的工程师,要求重启后身份与用户事实不丢
  • 做长期编码或调研助手的构建者,需要把「当前任务」与「每日笔记」分开归档
  • 为客服或内部 Copilot 设计记忆策略的产品工程师,要定义心跳检查该刷新哪些层
  • 在多工具 Agent 里维护工具层与核心层一致性的集成开发者,避免换会话后重复声明能力