memory-tiering
Zautomatyzuj zarządzanie pamięcią agenta na trzech poziomach — od bieżących zadań po archiwum długoterminowe.
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill do inteligentnego organizowania kontekstu w systemach agentów AI. Dzieli pamięć na trzy warstwy: HOT (bieżące zadania i sesja), WARM (preferencje użytkownika i konfiguracje) oraz COLD (archiwum historyczne). Automatycznie przenosi informacje między warstwami, usuwa martwe dane i kompresuje szczegóły w streszczenia. Idealne do optymalizacji zużycia kontekstu i utrzymania czystości pamięci podczas długich sesji lub po kompakcji danych.
Jak używać
Zainstaluj skill memory-tiering z repozytorium openclaw. Upewnij się, że struktura katalogów zawiera foldery memory/hot, memory/warm oraz plik MEMORY.md na poziomie głównym.
Przeczytaj zawartość wszystkich trzech warstw pamięci oraz ostatnie dzienniki (memory/YYYY-MM-DD.md). Zidentyfikuj kontekst, który już nie jest potrzebny — ukończone zadania, rozwiązane problemy, wygasłe poświadczenia.
Przeprowadź redystrybucję: przenieś do HOT informacje wymagające uwagi w ciągu 2–3 następnych interakcji, do WARM nowe stałe fakty o użytkowniku lub systemie, do COLD podsumowania ukończonych projektów.
Usuń szczegóły z warstwy COLD, zastępując je streszczeniami. Jeśli to możliwe, zamień przechowywane poświadczenia w HOT na odnośniki do plików źródłowych zamiast surowych tajemnic.
Zweryfikuj, że żadne krytyczne informacje nie zostały utracone podczas przesunięć między warstwami. Sprawdź, czy warstwa HOT jest teraz wystarczająco mała, aby efektywnie wykorzystać kontekst.
Wyzwól skill ręcznie komendą lub skonfiguruj automatyczne uruchamianie po operacjach kompakcji pamięci w systemie agenta.