memory-systems
Projetar arquiteturas de memória de IA com persistência em camadas
متاح أيضًا من: muratcankoylan,Asmayaseen,ChakshuGautam
Agentes de IA perdem todo o contexto quando as sessões terminam sem sistemas de memória adequados. Esta habilidade fornece padrões testados em batalha para construir memória em camadas, desde contexto de trabalho até grafos de conhecimento temporais.
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اختبرها
استخدام "memory-systems". Projete uma estrutura de memória em sistema de arquivos para um assistente de escrita que rastreia documentos de usuário, preferências de escrita e histórico de revisões
النتيجة المتوقعة:
- memory/
- ├── users/
- │ └── {user_id}/
- │ ├── profile.json (preferências, configurações de estilo)
- │ ├── documents/
- │ │ └── {doc_id}/
- │ │ ├── current.md
- │ │ └── revisions/
- │ │ └── {timestamp}.md
- │ └── vocabulary.json (termos personalizados, frases frequentemente usadas)
- └── indexes/
- └── user-documents.json (mapeamento de doc_id para usuário)
استخدام "memory-systems". Consulta: Encontrar todos os membros da equipe com habilidades Python que estão disponíveis para tarefas começando na próxima semana
النتيجة المتوقعة:
- Resultado da Consulta de Entidade:
- - Alice Chen (Desenvolvedora Sênior) - Python, Django, FastAPI - Disponível a partir de 2024-02-05
- - Marcus Rodriguez (Engenheiro Backend) - Python, PostgreSQL - Disponível a partir de 2024-02-06
- - Sarah Kim (Full Stack) - Python, React, TypeScript - Disponível imediatamente
التدقيق الأمني
آمنEducational documentation skill for AI memory architecture design. All 28 static analysis findings are false positives from pattern matching on documentation text. The skill contains no executable code, no network calls, no command execution, and no cryptographic operations. It provides conceptual guidance on memory layers, knowledge graphs, and retrieval patterns.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Agente de Suporte ao Cliente com Memória
Construa um agente de suporte que lembra preferências de clientes, tickets passados e compras de produtos entre sessões usando memória de entidade e rastreamento temporal
Assistente de Pesquisa com Acumulação de Conhecimento
Crie um agente de pesquisa que constrói um grafo de conhecimento crescente de artigos, conceitos e relacionamentos, permitindo consultas complexas de raciocínio entre domínios
Assistente Pessoal de IA com Contexto de Longo Prazo
Desenvolva um assistente pessoal que aprende preferências do usuário, rastreia projetos em andamento e mantém referências de entidades consistentes ao longo de meses de interações
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Preciso adicionar memória ao meu agente de IA que persiste entre sessões. O agente ajuda usuários a rastrear seus objetivos de fitness e histórico de treinos. Projete um sistema de memória de duas camadas usando armazenamento em sistema de arquivos que rastreia: (1) perfis de usuário com objetivos, (2) histórico de sessões de treino com datas e exercícios. Mostre a estrutura de diretórios e esquemas JSON para cada camada.
Meu agente precisa de busca semântica sobre 10.000+ tickets de suporte ao cliente enquanto filtra por categoria de produto, intervalo de datas e status de resolução. Projete um sistema vector RAG com filtragem de metadados. Especifique a estratégia de embedding, esquema de metadados e formato de consulta que combina similaridade semântica com filtros de metadados.
Construa um sistema de memória de entidade para um agente de gerenciamento de projetos. O agente deve rastrear: membros da equipe (com funções e habilidades), projetos (com prazos e status), e tarefas (com responsáveis e dependências). Projete o esquema de entidade, tipos de relacionamento e funções de consulta para responder: 'Quem está disponível para uma tarefa React na próxima semana?' e 'Quais projetos dependem da refatoração de autenticação?'
Projete um grafo de conhecimento temporal para um agente de saúde que rastreia condições de pacientes, medicamentos e resultados de exames com períodos de validade. Cada fato deve suportar consultas de viagem no tempo. Forneça: (1) o esquema de tripla com timestamps valid_from e valid_until, (2) consultas Cypher para 'Quais medicamentos o paciente X estava tomando em março de 2024?' e 'Quando o diagnóstico Y se tornou ativo?', (3) lógica de consolidação para atualizar fatos quando novos resultados de exames chegarem.
أفضل الممارسات
- Combine arquitetura de memória à complexidade de consulta: sistema de arquivos para persistência simples, vector RAG para busca semântica, grafos de conhecimento para raciocínio de relacionamentos, grafos temporais para consultas conscientes de tempo
- Implemente consolidação periódica de memória para mesclar fatos redundantes, arquivar dados obsoletos e reconstruir índices antes que o desempenho de recuperação degrade
- Use carregamento de memória just-in-time com injeção estratégica de contexto em vez de colocar todas as memórias no contexto de uma vez
تجنب
- Armazenar todas as memórias na janela de contexto - causa inchaço de contexto, aumenta latência e desperdiça atenção em informações irrelevantes
- Usar armazenamento apenas vetorial para dados pesados em relacionamentos - perde conexões de entidade e impede consultas de travessia de grafo
- Nunca consolidar memórias - leva a crescimento ilimitado, fatos duplicados e informações contraditórias de diferentes períodos de tempo