- name
- memory-manager
- description
- 三级记忆管理系统 (Three-Tier Memory Management)。用于管理 AI 代理的短期、中期、长期记忆。包括：(1) 滑动窗口式短期记忆，(2) 自动摘要生成中期记忆，(3) 向量检索长期记忆 (RAG)。当需要管理对话历史、优化上下文、构建个人知识库、或实现记忆持久化时使用此 Skill。
Memory Manager Skill
管理 AI 代理的三级记忆系统：短期（滑动窗口）、中期（自动摘要）、长期（向量检索）。
快速开始
# 初始化记忆系统
python3 scripts/memory_manager.py init
# 添加短期记忆
python3 scripts/memory_manager.py add --type short --content "用户喜欢黑色"
# 查询记忆
python3 scripts/memory_manager.py search "用户的偏好"架构概览
| 层级 | 存储位置 | 触发条件 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 短期 | memory/sliding-window.json | 实时 | 保持当前对话连贯 |
| 中期 | memory/summaries/ | Token 阈值 | 压缩历史，保留大意 |
| 长期 | memory/vector-store/ | 语义检索 | 永久记忆，RAG |
核心功能
1. 短期记忆：滑动窗口
- 配置：
config/window_size（默认 10 条） - 逻辑：FIFO 队列，超出则丢弃最旧消息
- 文件：
memory/sliding-window.json
2. 中期记忆：自动摘要
- 触发：当前 token >
config/summary_threshold（默认 4000） - 模型：使用廉价模型（如 GPT-3.5-Haiku）
- 输出：
memory/summaries/YYYY-MM-DD.json
3. 长期记忆：向量检索
- 后端：ChromaDB（本地向量库）
- 存：对话结束/摘要生成后自动向量化存储
- 取：每次查询前先检索相关记忆
配置文件
创建 memory/config.yaml：
memory:
short_term:
enabled: true
window_size: 10
max_tokens: 2000
medium_term:
enabled: true
summary_threshold: 4000
summary_model: "glm-4-flash" # 或 gpt-3.5-turbo
long_term:
enabled: true
backend: "chromadb"
top_k: 3
min_relevance: 0.7使用场景
- 新对话开始：先
search长期记忆，注入相关上下文 - 对话中：自动管理短期/中期记忆，超阈值自动摘要
- 对话结束：将重要信息存入长期记忆
详细用法
See REFERENCES.md for complete command reference.