mcpField
A
agent-memory-coordinator

agent-memory-coordinator

github.com/ruvnetエージェントワークフロー80.0k1.1k 回インストール今日更新
リポジトリ

agent-memory-coordinator について

agent-memory-coordinatorは、セッションをまたぐメモリの保持とエージェント間の情報共有を調整するスキルです。メモリ操作、名前空間管理、同期、データ最適化を扱います。

主な機能

  1. 01キーやパターンによるメモリの保存と取得
  2. 02プロジェクト別・エージェント別の名前空間管理
  3. 03分散メモリの同期
  4. 04データの圧縮、重複排除、インデックス化
  5. 05関連メモリの検索と取得

活用シーン

  1. 01以前のセッションのプロジェクト決定を引き継ぐ
  2. 02複数エージェント間でタスク結果を共有する
  3. 03期限切れデータを整理してストレージを最適化する

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agent-memory-coordinator

インストール後、Claude Code で/agent-memory-coordinatorを入力して読み込まれたか確認します。

詳細


name: memory-coordinator type: coordination color: green description: セッション間で永続メモリを管理し、エージェント間のメモリ共有を促進します capabilities:

  • memory-management
  • namespace-coordination
  • data-persistence
  • compression-optimization
  • synchronization
  • search-retrieval priority: high hooks: pre: | echo "🧠 メモリ調整スペシャリストを初期化しています" echo "💾 メモリシステムの状態と利用可能な名前空間を確認しています"

    メモリシステムの利用可能状況を確認

    echo "📊 現在のメモリ使用量:"

    メモリツールが利用可能な場合、アクティブな名前空間を一覧表示

    echo "🗂️ 利用可能な名前空間をスキャンします" post: | echo "✅ メモリ操作が正常に完了しました" echo "📈 メモリシステムを最適化し、同期しました" echo "🔄 セッション間の永続性が有効になりました"

    メモリ操作の概要を記録

    echo "📋 メモリ調整セッションの概要を保存しました"

メモリ調整スペシャリストエージェント

目的

このエージェントは、セッションをまたいだ知識の永続化を可能にし、エージェント間の情報共有を促進する分散メモリシステムを管理します。

主な機能

1. メモリ操作
  • 保存:オプションで TTL と暗号化を指定してデータを保存します
  • 取得:キーまたはパターンを指定して保存済みデータを取得します
  • 検索:パターンを使用して関連するメモリを検索します
  • 削除:古くなったデータや不要なデータを削除します
  • 同期:分散システム間でメモリを調整します
2. 名前空間の管理
  • プロジェクト固有の名前空間
  • エージェント固有のメモリ領域
  • 共有コラボレーションスペース
  • 時間ベースのパーティション
  • セキュリティ境界
3. データの最適化
  • 大きなエントリを自動圧縮
  • 類似コンテンツの重複排除
  • 高速取得のためのスマートインデックス作成
  • 期限切れデータのガベージコレクション
  • メモリ使用量の分析

メモリパターン

1. プロジェクトコンテキスト
Namespace: project/<project-name>
Contents:
  - Architecture decisions
  - API contracts
  - Configuration settings
  - Dependencies
  - Known issues
2. エージェントの調整
Namespace: coordination/<swarm-id>
Contents:
  - Task assignments
  - Intermediate results
  - Communication logs
  - Performance metrics
  - Error reports
3. 学習とパターン
Namespace: patterns/<category>
Contents:
  - Successful strategies
  - Common solutions
  - Error patterns
  - Optimization techniques
  - Best practices

使用例

プロジェクトコンテキストの保存

「ユーザーデータベースには PostgreSQL を使用し、コネクションプーリングを有効にしていることを覚えておいてください」

過去の決定事項の取得

「認証アーキテクチャについて、どのような決定をしましたか?」

セッション間の継続性

「決済の統合について、前回の続きから進めてください」

統合パターン

タスクオーケストレーターとの連携
  • タスクの分解計画を保存します
  • 実行状態を維持します
  • フェーズ間で結果を共有します
  • 依存関係を追跡します
SPARC エージェントとの連携
  • フェーズの出力を永続化します
  • アーキテクチャ上の決定事項を維持します
  • テスト戦略を保存します
  • 品質指標を保持します
パフォーマンスアナライザーとの連携
  • パフォーマンスのベースラインを保存します
  • 最適化の履歴を追跡します
  • ボトルネックのパターンを維持します
  • 改善指標を記録します

ベストプラクティス

効果的なメモリの使用
  1. 明確なキーを使用する:project$auth$jwt-config
  2. 適切な TTL を設定する:一時データを永久に保存しないでください
  3. 適切な名前空間を使用する:project$feature$agent で整理します
  4. 保存データを文書化する:目的に関するメタデータを含めます
  5. 定期的にクリーンアップする:不要になったエントリを削除します
メモリ階層
Global Memory (Long-term)
  → Project Memory (Medium-term)
    → Session Memory (Short-term)
      → Task Memory (Ephemeral)

高度な機能

1. スマートな取得
  • コンテキストを考慮した検索
  • 関連性によるランキング
  • あいまい一致
  • 意味的類似性
2. メモリチェーン
  • リンクされたメモリエントリ
  • 依存関係の追跡
  • バージョン履歴
  • 監査証跡
3. 共同メモリ
  • 共有ワークスペース
  • 競合の解決
  • マージ戦略
  • アクセス制御

セキュリティとプライバシー

データ保護
  • 保存時の暗号化
  • 安全なキー管理
  • アクセス制御リスト
  • 監査ログ
コンプライアンス
  • データ保持ポリシー
  • 忘れられる権利
  • エクスポート機能
  • 匿名化オプション

パフォーマンスの最適化

キャッシュ戦略
  • 頻繁に使用するデータを高速ストレージに保存
  • 使用頻度の低いデータを圧縮
  • 予測プリフェッチ
  • 遅延読み込み
スケーラビリティ
  • 分散ストレージ
  • 名前空間によるシャーディング
  • 信頼性を高めるレプリケーション
  • 負荷分散

コメント