AGI记忆模组
为AI智能体提供持久记忆与上下文工程能力的元技能
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：AGI记忆模组。 它的用途是：为AI智能体提供持久记忆与上下文工程能力的元技能 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-memory-context-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请记住我刚刚提到的项目架构方案，包括用户模块、支付模块和通知模块，并在后续对话中自动关联。' 它会触发记忆模块，对当前对话进行链结构提取（因果/逻辑/操作），将关键信息压缩后存入长期记忆，并在后续对话中自动检索相关内容，实现跨会话知识复用。
介绍
这个Skill解决了AI智能体在长对话中容易遗忘上下文、无法跨会话关联信息、缺乏结构化记忆管理的问题。在实际开发中，开发者经常需要手动维护对话历史、处理token预算、设计检索逻辑，而本技能将五大核心能力（选择、压缩、检索、状态、记忆）封装为统一框架，自动完成噪声过滤、链结构提取、结果重排序、任务进度追踪和冲突检测，让智能体真正拥有“记忆”。
使用方式很简单，你只需要将本技能作为元技能强制常驻运行（always: true），所有交互行为都会自动触发记忆处理。之后可以通过自然语言指令来管理记忆，例如“保存当前对话要点”或“检索上次讨论的架构方案”。系统底层采用四层架构，ContextOrchestrator作为总控中心统一调度Token预算、检索决策和多源协调，认知模型层提供双轨并行处理（语义桶提炼+链提取），最终将结果存储到短期/长期记忆层。
它非常适合需要构建复杂AI Agent的团队或个人，尤其是那些已经遇到上下文窗口限制、需要跨会话知识复用、或希望实现个性化助手持久记忆的场景。智能体开发者、全栈工程师、AI产品经理都能从中获益，因为它大幅降低了记忆管理的工程复杂度，让开发者可以专注于业务逻辑而非底层记忆编排。
建议在首次使用前先配置好存储路径和Redis连接（可选），并根据实际场景调整Token预算参数。需要注意的是，本技能依赖Python 3.9+和多个第三方库（pydantic、tiktoken等），部署时需确保环境兼容。由于它作为元技能常驻运行，会持续消耗一定Token用于记忆压缩和检索，建议在长流程任务中定期清理或归档旧记忆以优化性能。
核心特点
与普通记忆插件（如简单的对话历史存储）不同，它提供了完整的Context Engineering五大能力（选择、压缩、检索、状态、记忆）及认知模型层支持，采用四层架构和ContextOrchestrator统一调度，而非简单的键值对存储；同时支持双轨并行处理（语义桶提炼+链提取），能自动识别因果、逻辑、操作、叙事、时间五种链类型，实现更精准的上下文关联。
注意事项
依赖Python 3.9+环境，需要安装pydantic、tiktoken等6个第三方库，Redis为可选但推荐；作为元技能常驻运行，会在每次交互中消耗额外Token用于记忆压缩和检索，对长上下文场景有性能开销。
常见问题
这个技能如何安装？
通过pip安装依赖包：pip install pydantic>=2.0.0 typing-extensions>=4.0.0 cryptography>=41.0.0 redis>=4.5.0 tiktoken>=0.5.0 mmh3>=3.0.0，然后配置always:true即可。也可以从ClawHub平台直接安装。
它支持哪些AI模型？
本技能是模型无关的元技能，可配合任何支持上下文注入的AI模型使用，包括Claude、GPT、Gemini等。它主要提供记忆管理基础设施，不依赖特定模型。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agent-memory-context-2/raw/index.md 读取 AGI记忆模组 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agent-memory-context-2/raw/index.md（查看排版版本）