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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。

代理上下文压缩策略

context-compression

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介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。

上下文退化模式

context-degradation

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分析大语言模型随上下文增长出现的退化规律，涵盖中间遗失、上下文污染、干扰与混淆等类型，帮助定位问题、调整上下文结构并提升长会话鲁棒性。

上下文工程基础知识

context-fundamentals

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介绍语言模型推理时的上下文组成与约束，帮助工程师梳理指令、工具、检索、历史和输出的组织方式，从而调优代理行为并控制令牌成本。

AI工作流上下文恢复

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这是一个复杂的内存管理系统，用于在复杂的、分布式的多智能体AI工作流中，恢复、重构和维护项目上下文。它专注于高级语义记忆重构，利用语义向量搜索、相关性排序和冲突解决机制，确保知识的连续性与历史信息的保真度。

上下文工程专家

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提供上下文动态管理、向量数据库、知识图谱、智能记忆、RAG 和多主体协作方面的专业指导，帮助 AI 系统在企业级场景中保持信息相关性和可执行性。

大型语言模型上下文管理

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本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配，旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。

对话记忆系统

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针对对话型大模型的持久化记忆方案，覆盖短期上下文、长期积累与实体事实的存储、检索与整合，帮助构建更聪明的会话型 AI。

光标上下文优化管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导 Cursor IDE 用户掌握上下文窗口限制、精准 @ 提及和会话管理，避免上下文溢出，让 AI 更快更准地反馈。

Cursor AI调试套件

cursor-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。

Cursor 规则配置

cursor-rules-config

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过设置项目根目录的 `.cursorrules` 文件，为 Cursor IDE 的 AI 设定风格、规则和上下文，实现统一的代码建议。

LangChain 核心工作流

langchain-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者使用 LangChain LCEL 语言组合提示模板、输出解析器和可复用组件，构建串联/并行/分支的结构化 LLM 工作流，确保数据流和上下文清晰。

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