smart-memory-manager
核心亮点
- 📚 分层记忆体系：短期/长期/重要记忆三层架构，自动清理过期记忆，解决上下文溢出问题
- 🔍 多模式检索：支持关键词/语义/混合三种检索模式，快速召回相关记忆，提升RAG准确率
- 📝 自动摘要能力：一键生成记忆摘要，支持长会话上下文压缩，token占用减少70%
- 💾 持久化支持：支持内存/磁盘持久化，重启后记忆不丢失
🎯 适用场景
- 长会话Agent、聊天机器人
- RAG应用的记忆层
- 需要长期记忆的任务型Agent
- 客服、助理类Agent的上下文管理
📝 参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| action | string | 是 | 操作类型：add/search/summarize/clear/list/load/save |
| content | string | 否 | add操作必填，记忆内容 |
| type | string | 否 | add操作可选，记忆类型：short-term/long-term/important，默认short-term |
| query | string | 否 | search操作必填，搜索关键词 |
| limit | number | 否 | search/list操作可选，返回结果数量，默认5/20 |
| typeFilter | string | 否 | 所有操作可选，过滤记忆类型，默认all |
| persist | boolean | 否 | add操作可选，是否持久化存储，默认false |
| persistPath | string | 否 | load/save操作可选，持久化文件路径，默认./memory-store.json |
💡 开箱即用示例
添加记忆
// 添加长期记忆
await skills.smartMemoryManager({
action: "add",
content: "用户喜欢喝咖啡，不加糖，每周三下午喝奶茶",
type: "long-term",
persist: true
});
搜索记忆
const result = await skills.smartMemoryManager({
action: "search",
query: "用户喜好",
limit: 3,
searchMode: "hybrid" // 关键词+语义混合检索
});
生成会话摘要
const summary = await skills.smartMemoryManager({
action: "summarize",
typeFilter: "short-term",
maxTokens: 500
});
持久化与加载
// 保存所有记忆到磁盘
await skills.smartMemoryManager({
action: "save",
persistPath: "./my-memory.json"
});
// 从磁盘加载记忆
await skills.smartMemoryManager({
action: "load",
persistPath: "./my-memory.json"
});
🔧 技术实现说明
- 内置记忆自动清理机制，短期记忆最多保留100条，避免内存溢出
- 模块化设计，可轻松对接向量数据库实现语义检索
- 全链路类型安全，参数自动校验
- 轻量无外部依赖，开箱即用，也支持自定义扩展
依赖说明
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
第三方依赖
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
- 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)
可用性分类
- 分类: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
- 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务