Context Manager Skill
长上下文管理器技能。为多个 AI Agent 提供智能的长期记忆管理，通过向量索引和时间轴双重命中判断，大幅减少 LLM 调用次数。
🎯 适用场景
当用户需要：
- 管理多个 Agent 的文件和上下文
- 在大型项目中快速检索相关信息
- 减少 LLM 调用以降低成本
- 建立长期记忆系统
- 在多个 Agent 之间共享上下文
- 基于语义相似度搜索文件
- 按时间维度过滤和检索内容
📋 功能清单
Agent 管理
- 创建新的 Agent
- 查看 Agent 列表
- 获取 Agent 详情
- 删除 Agent
文件管理
- 为 Agent 创建文件
- 获取文件内容
- 列出 Agent 的所有文件
- 删除文件
智能检索
- 语义向量搜索
- 时间轴过滤
- 双重命中判断（向量+时间）
- 智能调取详情
- LLM 集成（可选）
🚀 使用方法
基本用法
创建 Agent
为项目 "文档编写" 创建一个 Agent创建文件
将以下内容保存到 Agent "agent001" 的文件 "设计文档.md" 中：
[文件内容]查询
在 Agent "agent001" 中搜索 "深度学习算法"查询（带详情）
查找 "微服务架构设计" 相关内容，并获取详情列出文件
显示 Agent "agent001" 的所有文件高级用法
带标签的文件
创建一个关于 "机器学习" 的文件，标签为 "research, ai, ml"跨 Agent 搜索
在所有 Agent 中搜索 "Python 编程"强制 LLM 调用
用 LLM 分析 "如何优化数据库查询" 相关内容🔧 配置
环境变量（可选）
# OpenAI API Key（用于 LLM 功能）
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
# Redis 配置（用于缓存）
export CONTEXT_MANAGER_REDIS_HOST="localhost"
export CONTEXT_MANAGER_REDIS_PORT=6379配置参数（可选）
在 config.py 中可调整：
vector_threshold: 向量相似度阈值（默认 0.7）time_threshold: 时间相关性阈值（默认 0.5）combined_threshold: 综合评分阈值（默认 0.6）cache_ttl: 缓存过期时间（默认 3600 秒）
📊 工作原理
文件索引流程
- 接收文件内容
- 生成向量嵌入
- 存储到向量数据库
- 提取时间轴信息
- 更新索引
智能检索流程
- 向量搜索找到相关文件
- 时间轴过滤
- 双重命中判断
- 智能调取详情
- LLM 集成（如需要）
💡 最佳实践
- 文件命名：使用有意义的文件名
- 标签使用：为文件添加相关主题标签
- 时间标签：使用时间标签帮助时间轴匹配
- 批量操作：批量创建文件以提高效率
- 定期清理：删除不再需要的文件
⚠️ 注意事项
- 文件内容会进行向量嵌入，需要网络连接（首次）
- LLM 功能需要配置 OpenAI API Key
- Redis 可选，未配置时使用内存缓存
- 向量数据库存储在本地
vector_db目录
🔄 数据存储
所有数据存储在：
~/.openclaw-autoclaw/workspace/context-manager/
├── agents/ # Agent 数据
├── vector_db/ # 向量数据库
├── cache/ # 缓存数据
└── logs/ # 日志文件📈 性能优化
预期效果：
- LLM 调用减少：60-80%
- 检索速度提升：10-50 倍
- 项目完成度显著提高
🔍 技术栈
- 向量数据库: ChromaDB
- 嵌入模型: Sentence Transformers
- 缓存: Redis + 内存
- API: FastAPI
- LLM: OpenAI GPT（可选）
🛠️ 故障排除
问题：向量数据库初始化失败
解决：删除 vector_db 目录后重试
问题：Redis 连接失败
解决：系统会自动使用内存缓存
问题：LLM 调用超时
解决：检查网络连接和 API Key 配置
📚 示例对话
用户：为 "研究项目" 创建一个 Agent
AI：✓ 已创建 Agent "research-project"
用户：将以下内容保存到研究项目的文件 "文献综述.md"：
深度学习是机器学习的一个子集...
AI：✓ 文件 "文献综述.md" 已创建并索引（索引时间: 452ms）
用户：在研究项目中搜索 "神经网络"
AI：找到 3 个相关文件：
1. 文献综述.md（相似度: 0.89）
2. 算法总结.md（相似度: 0.76）
3. 项目计划.md（相似度: 0.65）
用户：获取 "神经网络" 相关内容的详情
AI：已获取 2 个文件的详情。LLM 回复：
[详细答案]🎓 更多信息
查看完整文档： cat ~/.openclaw-autoclaw/workspace/context-manager/README.md
运行示例： python ~/.openclaw-autoclaw/workspace/context-manager/example.py
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