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智能体记忆架构

agent-memory-systems

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供智能体记忆系统的核心方法，强调检索策略、切片方案、向量存储和元数据管理，让多轮交互在海量场景中保持一致性和智能。

上下文工程专家

context-manager

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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。

Loki 模式多智能体启动系统

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Loki 模式通过 RARV 透明流程、记忆机制和规范优先、守门、回退等模式，推动从产品需求到生产的多智能体自动化交付，无需人工干预。

层级智能体记忆

hierarchical-agent-memory

sickn33/antigravity-awesome-skills

层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文，记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况，帮助多目录项目避免频繁重复读取。

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