O que elite-longterm-memory faz?
Sistema de memória definitivo para agentes de IA. Combina protocolo WAL à prova de falhas, busca vetorial, grafos de conhecimento baseados em Git, backup em nuvem e higiene de manutenção. Nunca mais perca o contexto. Para Clawdbot, Moltbot, Claude e agentes GPT.
Visão Geral
Este skill implementa um sistema de memória persistente de longo prazo que permite que agentes de IA mantenham contexto, aprendam com interações passadas e recuperem informações de forma eficiente entre sessões.
Recursos Principais
- Protocolo WAL (Write-Ahead Log): Garante integridade dos dados mesmo em caso de falhas ou interrupções.
- Busca Vetorial: Recuperação semântica baseada em embeddings para encontrar informações relevantes.
- Grafos de Conhecimento Baseados em Git: Versionamento e evolução do conhecimento do agente.
- Backup em Nuvem: Sincronização automática com serviços de nuvem (AWS S3, Google Cloud Storage, etc.).
- Higiene de Manutenção: Compactação, limpeza de dados obsoletos e otimização automática.
Plataformas Suportadas
- Clawdbot
- Moltbot
- Claude (Anthropic)
- GPT (OpenAI)
Como Usar
Adicione o skill ao seu agente conforme as instruções da sua plataforma. Configure as variáveis de ambiente necessárias:
export MEMORY_BACKEND=wal
export MEMORY_VECTOR_ENABLED=true
export MEMORY_GIT_ENABLED=true
export MEMORY_CLOUD_BACKUP_ENABLED=false
Exemplos de Uso
- Recuperar contexto de uma conversa anterior
- Salvar novas informações aprendidas pelo agente
- Executar manutenção periódica para evitar degradação de desempenho
Diretrizes de Manutenção
Execute agent memory maintain periodicamente para:
- Compactar o log WAL
- Podar nós não utilizados no grafo de conhecimento
- Otimizar índices vetoriais
- Realizar backup incremental (se configurado)
Contribuição
Contribuições são bem-vindas. Siga o guia de contribuição do repositório original.
Licença
MIT