跨Agent持久记忆 · TTL智能衰减

跨AI Agent语义记忆共享存储，支持TTL自动衰减与SQLite持久化，解决多Agent协作中的状态同步难题

基本信息

• 技能名称?Agent Memory Store
• 中文名称?跨Agent持久记忆 · TTL智能衰减
• 作者?kgnvsk
• 分类?专业技能
• 版本?1.2.0
• 标签?agent, memory, sqlite, ttl, semantic-search, cross-agent, persistence, state-management, llm-infra

使用方法

使用说明
核心功能
Agent Memory Store 是一款专为多Agent协作设计的语义记忆存储服务，采用SQLite持久化架构确保数据在系统重启后仍可恢复。核心能力包括：跨Agent记忆共享（支持public/private访问控制）、基于Jaccard相似度的语义检索、TTL自动过期清理机制，以及RESTful API接口。
显著优点

1. 持久化保障 ：相比纯内存方案，SQLite后端彻底解决重启丢数据问题
2. 跨Agent协作 ：打破单Agent记忆孤岛，支持团队级知识共享
3. 轻量部署 ：单Python脚本运行，无外部依赖，默认8768端口
4. 灵活TTL ：支持按记忆设置存活时间（如86400秒=24小时），自动清理过期数据
   潜在局限
   检索精度 ：Jaccard相似度为基础字符串匹配，无向量嵌入，复杂语义理解能力有限
   并发规模 ：线程安全但非分布式设计，高并发场景可能成瓶颈
   安全边界 ：public记忆默认共享，需显式设置 public:false 隔离敏感信息
   无加密传输 ：HTTP明文通信，生产环境需配合反向代理/隧道
   适合人群
   多Agent工作流开发者（如AutoGPT、MetaGPT生态）
   需要Agent间状态同步的LLM应用架构师
   快速原型验证阶段的AI项目团队
   风险提示
   数据泄露 ：public记忆对所有agent可见，勿存储PII/密钥
   TTL误配 ：ttl_seconds=0可能导致记忆立即失效
   路径依赖 ：DB硬编码为 /root/.openclaw/workspace/data/ ，容器化需注意挂载