AC memory-orchestrator
Оркестратор памяти — это интеллектуальная система управления памятью для ИИ-агентов, разработанная для решения четырех основных проблем: «нечеткая иерархия, нестабильное качество автоматического резюмирования, конфликты параллельной записи, отсутствие показателей состояния памяти». Используя четырехуровневую архитектуру памяти (рабочая/краткосрочная/долгосрочная/важная) и многорежимный поиск, он обеспечивает полное управление от хранения до поиска и резюмирования, делая память агента по-настоящему контролируемой и наблюдаемой. Основные возможности: четырехуровневая архитектура памяти (рабочая/краткосрочная/долгосрочная/важная), трехрежимный поиск (ключевое слово/семантика/смешанный), генерация автоматических резюме (поддержка сжатия длинных диалогов, снижение использования токенов на 70%), персистентное хранение и загрузка (память/диск), панель мониторинга состояния памяти (емкость/распределение/частота попаданий/устаревание), решение конфликтов параллельной записи (оптимистическая блокировка + слияние версий), автоматическая очистка устаревшей памяти, модульный интерфейс расширения (подключение к векторной базе данных). Сценарии использования: агенты с длинными диалогами, управление контекстом чат-ботов, слой памяти для приложений RAG, долгосрочная память для целевых агентов, управление контекстом ассистентов службы поддержки, общая память для нескольких агентов. Отличия: по сравнению с базовым менеджером, предоставляющим только функции «добавить/искать/резюмировать», этот навык добавляет (1) четырехуровневую архитектуру памяти с четким разделением функций для рабочей/краткосрочной/долгосрочной/важной памяти, каждая со своей политикой емкости и очистки; (2) панель мониторинга состояния памяти, количественно оценивающая четыре метрики: емкость, распределение, частоту попаданий, устаревание, с активным оповещением; (3) решение конфликтов параллельной записи с помощью оптимистической блокировки + слияния версий, поддерживающее безопасную параллельную работу нескольких агентов; (4) оценщик качества резюме, количественно оценивающий информативность и читаемость резюме с автоматическим повтором при несоответствии качества; (5) модульный интерфейс расширения, где семантический поиск может быть подключен к векторным базам данных (Chroma/LanceDB/Qdrant). Ключевые слова для активации: оркестратор памяти, управление памятью, долгосрочная память, семантический поиск, резюме памяти, персистентное хранение памяти, memory manager, memory orchestration, semantic search
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«记忆编排器是面向 AI Agent 的智能记忆管理系统，针对"分层体系不够清晰、自动摘要质量不稳定、并发写入冲突、缺乏记忆健康度指标"四大高…»
记忆编排器是面向 AI Agent 的智能记忆管理系统，针对"分层体系不够清晰、自动摘要质量不稳定、并发写入冲突、缺乏记忆健康度指标"四大高频痛点而设计。它用四层记忆架构（工作/短期/长期/重要）与多模式检索，提供从存储到检索到摘要的全生命周期编排，让 Agent 记忆真正可控可观测。 核心能力：四层记忆架构（工作记忆/短期记忆/长期记忆/重要记忆）、三模式检索（关键词/语义/混合）、自动摘要生成（支持长会话压缩，token 占用减少 70%）、持久化与加载（内存/磁盘）、记忆健康度仪表盘（容量/分布/命中率/陈旧度）、并发写入冲突解决（乐观锁+版本合并）、过期记忆自动清理、模块化扩展接口（可对接向量数据库）。 适用场景：长会话 Agent、聊天机器人上下文管理、RAG 应用记忆层、任务型 Agent 长期记忆、客服助理上下文治理、多 Agent 共享记忆。 差异化：相比仅提供"add/search/summarize"的基础管理器，本技能新增 (1) 四层记忆架构，工作/短期/长期/重要四层清晰分工，每层独立容量与清理策略；(2) 记忆健康度仪表盘，量化容量、分布、命中率、陈旧度四维指标，主动告警；(3) 并发写入冲突解决，乐观锁 + 版本合并，支持多 Agent 安全并发；(4) 摘要质量评估器，量化摘要的信息保留率与可读性，质量不达标自动重试；(5) 模块化扩展接口，语义检索可插拔对接向量数据库（Chroma/LanceDB/Qdrant）。 触发关键词：记忆编排、记忆管理、长期记忆、语义检索、记忆摘要、记忆持久化、memory manager、memory orchestration、semantic search
Оркестратор памяти — это интеллектуальная система управления памятью для ИИ-агентов, разработанная для решения четырех основных проблем: «нечеткая иерархия…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-orchestrator) не совпадает с папкой (memory-orchestrator-v2)
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2227 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 727 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.