AgentMemory 智能体记忆

问题背景

多轮对话里的 Agent 往往在会话结束后丢失上下文：上一轮确认过的约束、踩过的坑、协作对象是谁，下一轮都要重新交代。若只靠模型窗口内的临时上下文，跨会话的一致性和可追溯性都很差。

工作方式

该技能围绕 AgentMemory 提供本地持久化记忆，典型用法包括：

• 会话开始：从记忆中加载与当前任务相关的上下文，减少重复说明。
• 对话之后：把需要长期保留的事实写入记忆。
• 失败之后：记录教训，避免同类错误反复出现。
• 新人物 / 新项目：以实体维度建档，便于后续关联查询。

数据默认落在 ~/.agent-memory/memory.db；需要隔离环境时可通过 AgentMemory(db_path="/path/to/memory.db") 指定库路径。若你使用 Clawdbot，可将集成说明写入 AGENTS.md 或 HEARTBEAT.md，让 Agent 在心跳或编排流程里统一读写记忆。

适用边界

这是本地 SQLite 式的记忆层，不负责云端同步或多用户权限模型；适合单用户、单机或自管部署的 Agent。记忆质量仍取决于你写入什么、何时写入——技能提供存储与检索的骨架，不会自动判断哪些内容「值得记住」。