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让智能体记住上下文、历史和知识，并在需要时精准召回。
agent-memory-systems
agent-memory-systems 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill，来自 GitHub 仓库 omer-metin/skills-for-antigravity，★ 198。让智能体记住上下文、历史和知识，并在需要时精准召回。适合构建长期交互智能体的开发者。场景是Agent工具链 · Agent运行时。能做的事包括用 CoALA 框架组织语义/情景/程序记忆、优化分块与嵌入提升检索准确率、把记忆失效诊断为检索问题而非存储问题。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 用 CoALA 框架组织语义/情景/程序记忆
- 优化分块与嵌入提升检索准确率
- 把记忆失效诊断为检索问题而非存储问题
原文简介
Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them. Key insight: Memory isn't just storage - it's retrieval. A million stored facts mean nothing if you can't find the right one. Chunking, embeddi
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