Auto Memory
永久存储、永不丢失的AI代理记忆链
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：Auto Memory。 它的用途是：永久存储、永不丢失的AI代理记忆链 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/auto-memory-x-4/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
'保存当前对话中用户的偏好设置和我的决策逻辑到Auto Memory，以便下次对话时重建完整上下文。' 它会将本次交互的关键信息（如用户喜欢的语言、推荐的策略）序列化后写入Autonomys链，并在下次对话开始时自动加载，使智能体保持记忆一致性。
介绍
Auto Memory 解决的是 AI 智能体长期记忆缺失的痛点。传统会话记忆在重启或切换上下文后容易丢失，导致智能体无法持续学习、保持身份一致性。本工具将智能体的决策、身份、对话上下文等信息以不可篡改的链式结构永久存储在 Autonomys 网络上，即使系统崩溃或迁移，也能完整重建智能体状态。
使用方法非常简单：在开发智能体时，接入 Auto Memory SDK，调用保存接口即可将关键记忆写入链上。支持批量保存、按时间戳或标签检索，以及基于记忆链的上下文重建。AI 在每次交互前自动加载最近的记忆链，确保对话的连续性和一致性。
适合正在开发需要长期记忆能力的 AI 智能体的开发者，尤其是那些构建个性化助手、客服机器人、学习伴侣等场景的团队。后端开发者和全栈开发者也可以利用它来为智能体提供持久化状态管理，无需自建复杂的记忆数据库。
使用建议：记忆写入会产生链上存储成本，建议只保存关键决策和摘要，避免高频写入大量原始数据。同时，注意隐私合规，确保存储的内容不包含敏感个人信息。初始化时建议先在小规模测试链上验证，确认读写速度和费用符合预期后再迁移到主网。
核心特点
与基于本地文件或传统数据库的记忆方案不同，Auto Memory 利用 Autonomys 去中心化网络实现永久存储，数据不可篡改且可跨实例重建，彻底解决了智能体记忆丢失的痛点。
注意事项
不适合对实时性要求极高（毫秒级读写）或需要频繁修改已有记忆的场景，因为链上存储的写入和确认有一定延迟。
常见问题
记忆存储在哪里？安全吗？
存储在 Autonomys 去中心化网络上，数据经过加密且不可篡改，只有拥有私钥的用户才能访问和管理自己的记忆链。
如何检索之前保存的记忆？
通过 SDK 提供的查询接口，支持按时间范围、标签或记忆内容关键词检索，AI 会自动加载最近的相关记忆用于上下文重建。
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/auto-memory-x-4/raw/index.md 读取 Auto 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/auto-memory-x-4/raw/index.md（查看排版版本）