memory-systems
تصميم معماريات ذاكرة دائمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي
متاح أيضًا من: ChakshuGautam,muratcankoylan
يفقد الوكلاء كل الحالة عند انتهاء الجلسات دون ذاكرة دائمة. توفّر هذه المهارة أنماطًا معمارية لأنظمة ذاكرة متعددة الطبقات تمكّن التعلّم عبر الجلسات، وتتبع الكيانات، ورسوم المعرفة الزمنية للاستدلال الواعي بالوقت.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "memory-systems". Design a memory architecture for a customer support agent that needs to remember customer history and preferences across sessions.
النتيجة المتوقعة:
- الطبقة 1 - الذاكرة العاملة: سياق المحادثة النشط في نافذة السياق
- الطبقة 2 - الذاكرة قصيرة الأمد: تخزين ضمن الجلسة لتاريخ تفاعل العميل الحالي
- الطبقة 3 - الذاكرة طويلة الأمد: رسم ملف تعريف العميل مع الكيانات (Customer, Product, Ticket) والعلاقات (PURCHASED, OPENED_TICKET, HAS_PREFERENCE)
- الطبقة 4 - المعرفة الزمنية: تتبع فترات صلاحية التفضيلات بحيث لا تُطبّق التفضيلات القديمة
- التكامل: استرجاع سياق العميل عند الحاجة قبل كل رد استنادًا إلى الكيانات المكتشفة
استخدام "memory-systems". When should I use a knowledge graph instead of a vector store for agent memory?
النتيجة المتوقعة:
- استخدم رسوم المعرفة عندما تحتاج إلى اجتياز العلاقات (مثل العثور على جميع المنتجات التي اشتراها العملاء الذين اشتروا أيضًا X)
- استخدم مخازن المتجهات عندما تحتاج فقط إلى التشابه الدلالي (مثل العثور على مستندات مشابهة للاستعلام)
- تحافظ رسوم المعرفة على البنية التي تقوم مخازن المتجهات بتسطيحها إلى تضمينات
- تضيف رسوم المعرفة الزمنية فترات صلاحية لاستعلامات السفر عبر الزمن
استخدام "memory-systems". How do I prevent memory from growing unboundedly over time?
النتيجة المتوقعة:
- تنفيذ محفزات الترسيخ: بعد عتبة الذاكرة، جدول دوري، أو طلب صريح
- إزالة التكرار: دمج الحقائق المكررة حول نفس الكيانات
- أرشفة الحقائق القديمة ذات فترات الصلاحية المنتهية
- إعادة بناء الفهارس بعد الترسيخ للحفاظ على الأداء
التدقيق الأمني
آمنThis skill contains only documentation and Python library code for memory system implementation. All static findings are false positives: backticks flagged as 'shell execution' are Python string formatting characters; MD5 use is for ID generation, not cryptography; system utility functions (uuid, time, datetime) are legitimate data structure operations. No network calls, external commands, or sensitive file access in production code.
عوامل الخطر
📁 الوصول إلى نظام الملفات (1)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
بناء ذاكرة دائمة للوكيل
تنفيذ ذاكرة عبر الجلسات بحيث يتذكر الوكلاء تفضيلات المستخدم وسياق المحادثة عبر التفاعلات.
إنشاء قواعد معرفة مُهيكلة
تصميم رسوم معرفة تلتقط علاقات الكيانات للاستدلال على المعرفة المتراكمة في المجال.
تمكين الاستدلال الزمني
تتبع صلاحية الحقائق عبر الزمن باستخدام رسوم معرفة زمنية للإجابة عن الاستعلامات التاريخية ومنع التعارضات.
جرّب هذه الموجهات
Design a memory architecture for an agent that needs to remember user preferences across sessions. Include at least three memory layers and explain how each balances latency, capacity, and persistence.
Compare vector stores and knowledge graphs for agent memory. When would you use each? Provide concrete examples where graph memory outperforms vector retrieval.
Design a temporal knowledge graph schema for tracking user address changes over time. Show how to query: What was the user's address on January 15, 2024?
Design a memory consolidation strategy for an agent that accumulates thousands of memories per week. Include triggers, deduplication logic, and archive policies.
أفضل الممارسات
- مواءمة تعقيد معمارية الذاكرة مع متطلبات الاستعلام الفعلية - فالحفظ البسيط قد لا يحتاج إلى قواعد بيانات رسوم
- تنفيذ الإفصاح التدريجي بحيث تُسترجع الذكريات فقط عند الصلة بدل تحميلها جميعًا دفعة واحدة
- التصميم لتحمل إخفاقات استرجاع الذاكرة بتدهور تدريجي بدلاً من فشل كامل للنظام
تجنب
- تخزين كل شيء في السياق دون ذاكرة دائمة، مما يؤدي إلى فقدان كل الحالة عند انتهاء الجلسات
- استخدام مخازن متجهات بسيطة لحالات استخدام تتطلب اجتياز العلاقات أو الاستدلال الزمني
- إهمال ترسيخ الذاكرة، مما يسمح بنمو غير محدود لذكريات مكررة وقديمة