# agent-memory-systems

Скилл про архитектуру памяти ИИ-агента: краткосрочная и долгосрочная память, векторные хранилища, чанкинг и поиск нужного факта.

- скилл · `type=skill` · Claude Code · 1086 установок
- Автор: davila7
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/agent-memory-systems
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-memory-systems

## Что делает

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.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через claude-code-templates**
```bash
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/agent-memory-systems
```

2. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill agent-memory-systems -a claude-code
```

3. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/agent-memory-systems/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-memory-systems/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/agent-memory-systems/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/agent-memory-systems/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install davila7/claude-code-templates agent-memory-systems
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/agent-memory-systems/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/ai-research/agent-memory-systems
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/agent-memory-systems/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/agent-memory-systems

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [rag](https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag.md) — скилл · 3700 установок
- [rag-engineer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/sickn33-rag-engineer.md) — скилл · 1000 установок
- [rag-architect](https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag-architect.md) — скилл · 629 установок
- [memory-systems](https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-systems.md) — скилл · 393 установки
- [memory-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/memory-engineering.md) — плагин · ★ 28786
- [memory-lancedb-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/memory-lancedb-pro.md) — скилл · 643 установки

## Другие версии с тем же именем
- [agent-memory-systems · sickn33](https://affpapa.org/nevibecode/skills/sickn33-agent-memory-systems.md) — 2000 установок

Из того же набора: [davila7/claude-code-templates](https://affpapa.org/nevibecode/by/davila7/claude-code-templates.md) — 361 карточка

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md