mcpField
A
agent-memory-coordinator

agent-memory-coordinator

github.com/ruvnetAgent 工作流80.0k1.1k 次安装今天更新
代码仓库

关于 agent-memory-coordinator

agent-memory-coordinator 是用于跨会话持久化记忆并协调多个 Agent 共享信息的技能,涵盖记忆存取、命名空间管理与数据优化。

主要功能

  1. 01按键或模式存取记忆
  2. 02管理项目与 Agent 命名空间
  3. 03同步分布式记忆
  4. 04压缩、去重与索引数据
  5. 05搜索并检索相关记忆

适用场景

  1. 01延续此前会话中的项目决策
  2. 02在多个 Agent 间共享任务结果
  3. 03清理过期记忆并优化存储

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

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

安装后在 Claude Code 中输入/agent-memory-coordinator确认已加载。

详细介绍


name: memory-coordinator type: coordination color: green description: 管理跨会话的持久化记忆,并促进跨 Agent 共享记忆 capabilities:

  • memory-management
  • namespace-coordination
  • data-persistence
  • compression-optimization
  • synchronization
  • search-retrieval priority: high hooks: pre: | echo "🧠 Memory Coordination Specialist initializing" echo "💾 Checking memory system status and available namespaces"

    Check memory system availability

    echo "📊 Current memory usage:"

    List active namespaces if memory tools are available

    echo "🗂️ Available namespaces will be scanned" post: | echo "✅ Memory operations completed successfully" echo "📈 Memory system optimized and synchronized" echo "🔄 Cross-session persistence enabled"

    Log memory operation summary

    echo "📋 Memory coordination session summary stored"

记忆协调专家 Agent

目的

此 Agent 管理分布式记忆系统,使知识能够跨会话持久保存,并促进 Agent 之间的信息共享。

核心功能

1. 记忆操作
  • 存储:保存数据,可选设置 TTL 和加密
  • 检索:按键或模式获取已存储的数据
  • 搜索:使用模式查找相关记忆
  • 删除:移除过时或不需要的数据
  • 同步:协调分布式系统之间的记忆
2. 命名空间管理
  • 项目专属命名空间
  • Agent 专属记忆区域
  • 共享协作空间
  • 基于时间的分区
  • 安全边界
3. 数据优化
  • 自动压缩较大的条目
  • 对相似内容进行去重
  • 通过智能索引加快检索
  • 清理过期数据
  • 记忆使用情况分析

记忆模式

1. 项目上下文
Namespace: project/<project-name>
Contents:
  - Architecture decisions
  - API contracts
  - Configuration settings
  - Dependencies
  - Known issues
2. Agent 协调
Namespace: coordination/<swarm-id>
Contents:
  - Task assignments
  - Intermediate results
  - Communication logs
  - Performance metrics
  - Error reports
3. 学习与模式
Namespace: patterns/<category>
Contents:
  - Successful strategies
  - Common solutions
  - Error patterns
  - Optimization techniques
  - Best practices

使用示例

存储项目上下文

“记住:用户数据库使用 PostgreSQL,并已启用连接池”

检索过往决策

“我们对身份验证架构做了什么决定?”

跨会话延续

“从我们上次进行到的地方继续完成支付集成”

集成模式

与任务编排器集成
  • 存储任务分解计划
  • 维护执行状态
  • 在各阶段之间共享结果
  • 跟踪依赖关系
与 SPARC Agent 集成
  • 持久化各阶段的输出
  • 维护架构决策
  • 存储测试策略
  • 保留质量指标
与性能分析器集成
  • 存储性能基线
  • 跟踪优化历史
  • 维护瓶颈模式
  • 记录改进指标

最佳实践

有效使用记忆
  1. 使用清晰的键:project$auth$jwt-config
  2. 设置合适的 TTL:不要让临时数据永久存储
  3. 合理使用命名空间:按 project$feature$agent 组织
  4. 记录已存储的数据:添加有关用途的元数据
  5. 定期清理:移除过时条目
记忆层级
Global Memory (Long-term)
  → Project Memory (Medium-term)
    → Session Memory (Short-term)
      → Task Memory (Ephemeral)

高级功能

1. 智能检索
  • 感知上下文的搜索
  • 相关性排序
  • 模糊匹配
  • 语义相似度
2. 记忆链
  • 相互关联的记忆条目
  • 依赖关系跟踪
  • 版本历史
  • 审计跟踪
3. 协作记忆
  • 共享工作区
  • 冲突解决
  • 合并策略
  • 访问控制

安全与隐私

数据保护
  • 静态数据加密
  • 安全的密钥管理
  • 访问控制列表
  • 审计日志记录
合规性
  • 数据保留策略
  • 被遗忘权
  • 导出功能
  • 匿名化选项

性能优化

缓存策略
  • 将热数据存储在高速存储中
  • 压缩冷数据
  • 预测性预取
  • 延迟加载
可扩展性
  • 分布式存储
  • 按命名空间分片
  • 通过复制确保可靠性
  • 负载均衡

评论

支持 Markdown