agent-memory-systems · davila7 — скилл для Claude Code: память агента и поиск
Скилл про архитектуру памяти ИИ-агента: краткосрочная и долгосрочная память, векторные хранилища, чанкинг и поиск нужного факта.
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/agent-memory-systemsЧто делает agent-memory-systems
Скилл разбирает память агента как систему, а не как склад. Внутри — типы памяти: краткосрочная (окно контекста), долгосрочная (векторные хранилища), рабочая, эпизодическая, семантическая, процедурная. Отдельно разобраны формирование памяти, поиск и забывание.
Главная мысль автора: сбой памяти выглядит как сбой интеллекта. Агент «забывает» или отвечает непоследовательно чаще из-за плохого поиска, чем из-за хранения. Поэтому в скилле есть паттерны выбора векторного хранилища, стратегии чанкинга и разбор антипаттернов вроде «хранить всё навсегда» и «чанковать, не проверяя поиск».
Есть таблица острых мест с уровнями серьёзности: контекстный чанкинг, подбор размера чанка, фильтрация по метаданным до поиска, временное ранжирование, обнаружение конфликтов при записи, бюджет токенов под разные типы памяти, фиксация модели эмбеддингов в метаданных. Скилл ссылается на родственные темы — autonomous-agents, multi-agent-orchestration, llm-architect, agent-tool-builder. Если вы строите RAG или память агента без тестов на поиск, эти грабли вы соберёте сами.
Какие задачи решает
- выбрать тип памяти под разные данные агента
- подобрать векторное хранилище под задачу
- нарезать документы на чанки, которые находятся поиском
- найти причину, почему агент «забывает» факт
- уложить токены в бюджет между типами памяти
Примеры запросов агенту
- Разбери, какой тип памяти нужен агенту для истории диалогов и для базы знаний
- Предложи стратегию чанкинга для длинных документов и объясни, как её проверить
- Почему агент отвечает непоследовательно — проверь, дело в хранении или в поиске
Как установить agent-memory-systems
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/agent-memory-systems2Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill agent-memory-systems -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/agent-memory-systems/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-memory-systems/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/agent-memory-systems/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/agent-memory-systems/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install davila7/claude-code-templates agent-memory-systems2Вручную: положить файлы
.github/skills/agent-memory-systems/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/ai-research/agent-memory-systemsВручную: положить файлы
.devin/skills/agent-memory-systems/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о agent-memory-systems
Как установить agent-memory-systems в Claude Code?
Через шаблоны: npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/agent-memory-systems. Второй способ — npx skills add davila7/claude-code-templates --skill agent-memory-systems -a claude-code. После установки файл лежит в ~/.claude/skills/agent-memory-systems/SKILL.md.
Что делает agent-memory-systems?
Описывает архитектуру памяти агента: типы памяти, векторные хранилища, чанкинг, эмбеддинги и стратегии поиска. Помогает понять, почему агент теряет факты, и что с этим делать.
Чем этот скилл отличается от обычного RAG-гайда?
Он смотрит на память как на поиск, а не как на хранение. Внутри — антипаттерны и таблица острых мест с уровнями серьёзности, от контекстного чанкинга до бюджета токенов.
Похожие скиллы
Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →Сначала — agent-memory-systems от других авторов.
