agentdb-persistent-memory-patterns
KI-Agenten-Speichersysteme mit AgentDB erstellen
KI-Agenten vergessen alles zwischen den Sitzungen. Diese Fähigkeit zeigt Ihnen, wie Sie persistente Speichersysteme mit AgentDB aufbauen, damit Ihre Agenten sich an Konversationen erinnern, Muster lernen und Kontext über Interaktionen hinweg beibehalten können.
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正在使用「agentdb-persistent-memory-patterns」。 Wie speichere ich Benutzerpräferenzen im AgentDB-Speicher?
預期結果:
- Episodischen Speicher mit 768-dimensionalen Embeddings erstellen
- Präferenz mit Embedding speichern: 'Benutzer bevorzugt dunkles Design'
- TTL für 24-Stunden-Persistenz mit zeitbasierter Konsolidierung setzen
- Mit Ähnlichkeitssuche auf 'Benutzerpräferenzen'-Abfrage abrufen
- Erwartete Leistung: Sub-50ms Abrufzeit
正在使用「agentdb-persistent-memory-patterns」。 Langzeitspeicher für meinen Kundensupport-Agenten einrichten
預期結果:
- 3-Schichten-Speicher entwerfen: episodisch für Konversationen, semantisch für Wissen, prozedural für Lösungsmuster
- Wichtigkeitsbasierte Konsolidierung konfigurieren, um wertvolle Erkenntnisse zu bewahren
- HNSW-Indizierung für schnelle Ähnlichkeitssuche über Millionen von Erinnerungen implementieren
- Caching-Schicht hinzufügen, um Latenz für häufig abgerufene Erinnerungen zu reduzieren
安全審計
安全This is a documentation-only skill containing implementation guides and TypeScript code examples for AgentDB memory management. No executable code, network calls, or file system access. Static findings are false positives from pattern-matching scanner misinterpreting documentation text as security threats.
風險因素
⚙️ 外部命令 (15)
🌐 網路存取 (3)
📁 檔案系統存取 (1)
品質評分
你能建構什麼
Zustandsbehaftete Chatbots
Erstellen Sie Chatbots, die sich Benutzerpräferenzen und Konversationsverläufe über Sitzungen hinweg merken
Lernende Agenten
Erstellen Sie Agenten, die aus Interaktionen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern
Kontextbewusste Systeme
Entwerfen Sie Systeme, die den Kontext über mehrere Interaktionen und Workflows hinweg beibehalten
試試這些提示
Hilf mir, eine Speicherarchitektur für meinen KI-Agenten mit AgentDB zu entwerfen. Ich benötige episodischen Speicher für Konversationen, semantischen Speicher für Fakten und prozeduralen Speicher für erlernte Fähigkeiten.
Zeig mir, wie ich einen Sitzungsspeicher in AgentDB implementiere, der den Konversationsverlauf speichert und nach 24 Stunden Inaktivität abläuft.
Ich möchte, dass mein Agent aus Benutzerinteraktionen lernt. Wie implementiere ich Musterlernen mit Clustering in AgentDB?
Die Speicherabfragen meines Agenten sind langsam. Hilf mir, die Abrufgeschwindigkeit mit Caching und Indizierung in AgentDB zu optimieren.
最佳實務
- Verwenden Sie geeignete Speichertypen: episodisch für Ereignisse, semantisch für Fakten, prozedural für Fähigkeiten
- Implementieren Sie TTL-basierte Ablaufzeiten, um Speichergröße und Relevanz zu verwalten
- Testen Sie die Speicherabruf-Leistung mit realistischen Datenmengen vor der Bereitstellung
避免
- Alle Daten als einen einzigen Speichertyp zu speichern reduziert Abrufgenauigkeit und Relevanz
- Das Überspringen der Speicherkonsolidierung führt zu unbegrenztem Speicherwachstum im Laufe der Zeit
- Fest codierte Speichergrenzen verhindern Skalierbarkeit und dynamische Ressourcenzuweisung