Agent/agent/memory

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

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：

---
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