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monica-three-tier-memory

v1.0.0

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。

Sourced from ClawHub, Authored by forvendettaw

Installation

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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.