Создание адаптивной памяти агента с AgentDB
Агенты часто теряют полезные уроки из предыдущих задач. Этот skill показывает, как хранить, оценивать, извлекать и дистиллировать паттерны рассуждений с помощью ReasoningBank на базе AgentDB.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "ReasoningBank with AgentDB" from https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «ReasoningBank with AgentDB». Спланируйте настройку ReasoningBank для агента оптимизации кода.
Ожидаемый результат:
Использование «ReasoningBank with AgentDB». Улучшите качество извлечения для сохраненного опыта отладки.
Ожидаемый результат:
Использование «ReasoningBank with AgentDB». Спланируйте миграцию из устаревшей базы данных памяти.
Ожидаемый результат:
Чеклист миграции с шагами резервного копирования, валидации, анализа статистики и обработки конфиденциальных данных.
Most static command findings are false positives caused by Markdown fences and JavaScript template literals. Five documented npx command blocks execute external tooling, and the use of the mutable latest tag creates a supply-chain risk. Local database paths and documentation links do not independently show data exposure or network activity.
Это реальные локальные возможности, которые могут ожидаться для этого навыка, поэтому они требуют проверки, но не считаются подтверждённым вредоносным поведением.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>ruvnet. (2026). ReasoningBank with AgentDB security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/audits/9@techreport{ruvnet-ruvnet-reasoningbank-with-agentdb-2026,
author = {ruvnet},
title = {ReasoningBank with AgentDB security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ReasoningBank with AgentDB security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "ruvnet"
date-released: "2026-07-20"
url: "https://skillstore.io/skills/ruvnet-reasoningbank-with-agentdb/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:ruvnet-reasoningbank-with-agentdb:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
ruvnet-reasoningbank-with-agentdb
2026-09-09
dnyoussef-reasoningbank-with-agentdb
2026-09-09
Создавайте агентов, которые повторно используют прошлые успешные траектории и улучшают решения в повторяющихся задачах.
Перенесите устаревшие данные ReasoningBank в AgentDB, сохранив совместимость существующих рабочих процессов.
Тестируйте дистилляцию памяти, оценку вердиктов и извлечение паттернов для экспериментальных агентных систем.
Помогите мне настроить ReasoningBank с AgentDB для локального обучающегося агента. Включите предварительные требования, пути хранения и проверки безопасности.
Спроектируйте простую запись траектории для задачи моего агента. Покажите, какие поля нужно фиксировать и как оценивать успех.
Проверьте мою стратегию извлечения в ReasoningBank. Предложите структуру доменов, пороги уверенности, синтез контекста и настройки оптимизации памяти.
Создайте production-план для памяти агента на базе AgentDB. Включите миграцию, контроль экспорта, хранение, резервные копии и фиксацию версий пакетов.
Автор
ruvnetЛицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Ссылка
dbe0e719813583400773166a0621f8a9b8185c72
Актуальность поддержки
22.07.2026
Использование
11 загрузок · 264 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Координация многоагентных роев
Координировать множество агентов сложно, когда роли, топология и поток задач неясны. Этот навык предоставляет шаблоны роев, рабочие процессы хуков и практики координации для agentic-flow.
Координируйте продвинутые рои Claude Flow
Сложным проектам нужны скоординированные агенты, ясный выбор топологии и видимые передачи задач. Этот навык предоставляет переиспользуемые паттерны роев Claude Flow для исследований, разработки, тестирования, анализа и восстановления.
Создавайте адаптивных агентов ReasoningBank
ИИ-агенты теряют полезные уроки, когда результаты не записываются. Этот навык показывает, как фиксировать опыт, изучать паттерны и рекомендовать более эффективные стратегии.
Координация продвинутых агентов Hive Mind
Сложная работа над программным обеспечением требует четких ролей агентов, общего контекста и надежных решений. Этот навык помогает проводить сессии Claude Flow Hive Mind с queens, workers, consensus и memory.
Управляйте поставкой ПО с помощью SPARC
Сложным программным проектам нужны четкое планирование, тестирование и ревью. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через этапы SPARC с помощью структурированных рабочих процессов.
Создание навыков Claude Code
Создавать корректные навыки Claude или Codex может быть сложно, когда структура, метаданные и правила раскрытия контекста неясны. Этот навык предоставляет шаблоны, чеклисты и примеры для создания организованных навыков.
Создание семантического поиска AgentDB
от DNYoussef
Командам нужен релевантный поиск документов для RAG и баз знаний. Этот навык помогает настроить AgentDB, хранение эмбеддингов, индексирование, API-поиск и настройку релевантности.
Оптимизация векторного поиска AgentDB
от DNYoussef
Большие векторные базы данных могут становиться медленными, требовательными к памяти и сложными для бенчмаркинга. Этот навык предоставляет структурированный рабочий процесс оптимизации AgentDB для квантования, индексации HNSW, кэширования и проверки.
Создание продвинутого векторного поиска AgentDB
от DNYoussef
Распределенный векторный поиск требует тщательного планирования репликации, метрик, мониторинга и развертывания. Этот навык предоставляет поэтапный рабочий процесс AgentDB для масштабируемых гибридных поисковых систем.
Создание векторного поиска AgentDB
от DNYoussef
Командам нужно быстрое семантическое извлечение для документов, RAG-систем и баз знаний. Этот навык предоставляет настройку AgentDB, шаблоны поиска и рекомендации по тюнингу.
Настройка индексов векторного поиска
от sickn33
Настройка векторного поиска может впустую расходовать память и скрывать регрессии recall. Этот навык дает практические бенчмарки, рекомендации по параметрам и проверки мониторинга для production-индексов.
Создание надежных RAG-систем
от sickn33
RAG-проекты часто терпят неудачу, потому что качество извлечения слабое или не измеряется. Этот навык помогает выбирать подходы к разбиению на фрагменты, эмбеддингам, векторному поиску, гибридному извлечению, переранжированию и оценке.