# Agent Memory - 记忆系统

## 职责

记忆系统管理 Agent 的长期记忆和技能：

1. **数据模型** (`models.py`)
   - `Experience` - 经验记录（从执行中提取的知识）
   - `Skill` - 技能定义（领域知识和最佳实践）

2. **存储接口** (`protocols.py`, `stores.py`)
   - `MemoryStore` - 经验和技能存储接口
   - `StateStore` - 状态存储接口
   - `MemoryMemoryStore` - 内存实现
   - `MemoryStateStore` - 内存实现

3. **技能加载** (`skill_loader.py`)
   - 从 Markdown 文件加载技能
   - 支持 YAML frontmatter 和行内元数据

## 模块边界

- **只依赖**：无（纯数据模型和接口）
- **被依赖**：core.runner（加载和注入记忆）
- **独立开发**：记忆检索、经验提取算法可独立迭代

## 使用示例

```python
from agent.memory import (
    MemoryMemoryStore,
    Experience,
    Skill,
    load_skills_from_dir
)

# 创建存储
memory_store = MemoryMemoryStore()

# 添加经验
exp = Experience.create(
    scope="coding",
    context="Python type hints",
    pattern="Use Optional[T] for nullable types",
    outcome="success"
)
await memory_store.add_experience(exp)

# 加载技能
skills = load_skills_from_dir("./config/skills")
for skill in skills:
    await memory_store.add_skill(skill)

# 检索记忆
experiences = await memory_store.search_experiences(
    scope="coding",
    context="type hints",
    limit=5
)
```

## 技能文件格式

技能文件使用 Markdown + YAML frontmatter：

```markdown
---
name: browser-automation
description: Browser automation best practices
category: web-automation
scope: agent:*
---

## When to use

- Scraping dynamic web pages
- Testing web applications

## Guidelines

- Always check if element exists before clicking
- Use explicit waits instead of sleep()
```

## 文件说明

- `models.py` - Experience 和 Skill 数据模型
- `protocols.py` - MemoryStore 和 StateStore 接口
- `stores.py` - 内存存储实现
- `skill_loader.py` - 技能加载器
- `__init__.py` - 模块导出