Agent Memory Pro
完整的AI智能体记忆栈,基于Mem0统一记忆引擎,整合Qdrant向量搜索、Neo4j知识图谱及SQLite结构化数据存储。
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基于 OpenViking 上下文数据库 MCP 服务器的 RAG 与语义搜索。支持文档查询、知识库检索、文件/URL 向量化存储。适用于文档问答、知识管理、AI 智能体记忆、文件搜索及语义检索。触发词:"openviking"、"search documents"、"semantic search"、"knowledge base"、"vector database"、"RAG"、"query pdf"、"document query"、"add resource"。
基于TF-IDF和SQLite的AI代理记忆文件快速语义搜索,支持从MEMORY.md等Markdown文档即时检索上下文。适用于:(1)任务前查找相关上下文,(2)高效搜索大型记忆文件,(3)精准检索特定规则无需全文阅读,(4)语义相似度搜索替代关键词匹配。轻量级方案,零外部依赖,搜索耗时<10毫秒。
集成 LanceDB 自动召回、Git-Notes 结构化记忆与文件搜索的综合记忆系统。用于构建持久化智能体记忆、跨会话上下文管理,或多后端协同的决策/偏好/任务管理。
AI智能体持久化语义记忆层,本地优先架构(SQLite+LanceDB+Ollama嵌入)。支持跨会话存储事实、决策、偏好等5类记忆,具备记忆衰减、去重、7种图关系、多租户隔离、语义搜索、上下文召回、文本自动提取(规则/LLM/混合)、导入导出等功能。提供REST API与MCP协议,解决上下文窗口与记忆压缩失忆问题。服务运行于localhost:3400,仪表板见/dashboard。npm安装(engram-memory),需Ollama及nomic-embed-text模型。