Apm Agent Progressive Memory
渐进式记忆协议，管理群聊和私聊记忆
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：Apm Agent Progressive Memory。 它的用途是：渐进式记忆协议，管理群聊和私聊记忆 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/apm-agent-progressive-memory/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
'帮我启用APM协议，把这次群聊中关于项目进度的讨论作为长期记忆保存，之后每次问进度时只显示最新的关键节点。' 它会自动分析对话，将关键信息分层存储，后续同群聊中再次提问时，只返回当前最相关的进度摘要，而不重复完整历史。
介绍
APM Protocol（Agent Progressive Memory）是一个渐进式记忆管理协议，旨在解决AI Agent在群聊和私聊（主会话）中记忆碎片化、信息过载的问题。它通过渐进式披露机制，让AI只保留和回忆当前最相关的上下文，避免一次加载过多历史导致Token浪费或响应偏题。该协议支持自定义记忆层级，可精细控制哪些信息被长期存储、哪些被临时忽略。
使用方式：在AI对话中通过特定指令或挂载MCP工具启用APM协议。它会自动分析会话，将关键信息打标签并分层存储，后续对话根据当前意图渐进式调取相关记忆片段。用户无需手动整理，AI会按需展开深层次回忆。
适合场景：需要处理大量历史对话的AI应用（如客服机器人、项目管理助手、长期陪伴型Agent），以及希望优化Token消耗、保护隐私（仅输出必要记忆）的开发者。特别适合群聊中多轮交互、多人协作的场景。
建议：先在单会话中测试记忆层级配置，再应用于群聊。注意定期清理过期记忆，避免干扰。该协议不直接提供本地存储，需配合数据库或文件系统使用。
核心特点
与普通记忆插件不同，APM实现了渐进式披露——AI不会一次性加载所有历史，而是根据当前对话的上下文深度逐步呈现更早期的记忆，类似“记忆缩放”，既节省Token又避免信息过载。
注意事项
不适用于对实时性要求极高（如毫秒级响应）的场景，因为记忆检索和分层需要额外处理时间；也不适合需要完全无记忆擦除的隐私敏感场景。
常见问题
APM协议如何安装？
通常作为MCP工具或AI Agent的插件安装，具体方式请参考仓库README，常见命令为 npm install apm-agent-progressive-memory。
支持哪些AI平台？
主要适配Claude等支持MCP协议的AI，也可通过API集成到其他Agent框架。
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/apm-agent-progressive-memory/raw/index.md 读取 Apm Agent Progressive Memory 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/apm-agent-progressive-memory/raw/index.md（查看排版版本）