agent-memory-patterns

永続エージェント向けメモリアーキテクチャパターン

7 stars

Best use case

agent-memory-patterns is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

永続エージェント向けメモリアーキテクチャパターン

Teams using agent-memory-patterns should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/agent-memory-patterns/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/Demerzels-lab/elsamultiskillagent/main/public/skills/byron-mckeeby/agent-memory-patterns/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/agent-memory-patterns/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How agent-memory-patterns Compares

Feature / Agentagent-memory-patternsStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

永続エージェント向けメモリアーキテクチャパターン

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# エージェント・メモリパターン

永続AIエージェントのための効率的なメモリ管理システム。日次ファイル、長期記憶、検索最適化、外部コンテンツ段階的処理の実装ガイドです。

## アーキテクチャ概要

### メモリ階層

```
workspace/
├── MEMORY.md              # 長期記憶(手動キュレーション)
├── memory/
│   ├── YYYY-MM-DD.md     # 日次ログ
│   ├── pending-memories.md  # 外部コンテンツ段階処理
│   ├── heartbeat-state.json  # ハートビート状態
│   └── queued-messages.json # メッセージキュー
└── skills/
    └── memory-tools/     # メモリ管理ツール群
```

## 日次ファイル管理

### 自動日次ファイル作成

```bash
#!/bin/bash
# daily-memory-init.sh

create_daily_memory() {
    local date="$(date -I)"
    local memory_dir="/home/bot/.openclaw/workspace/memory"
    local daily_file="$memory_dir/$date.md"
    
    mkdir -p "$memory_dir"
    
    if [[ ! -f "$daily_file" ]]; then
        cat > "$daily_file" << EOF
# Daily Memory: $date

## セッション開始
$(date): メモリシステム初期化

## 主要な出来事

## 学習したこと

## 次回への引き継ぎ

## 外部リンク・参考資料

EOF
        echo "日次メモリファイル作成: $daily_file"
    fi
}

create_daily_memory
```

### 日次ログ構造化

```bash
#!/bin/bash
# memory-logger.sh

log_memory() {
    local event_type="$1"
    local description="$2"
    local importance="${3:-normal}"
    
    local date="$(date -I)"
    local time="$(date '+%H:%M')"
    local memory_file="/home/bot/.openclaw/workspace/memory/$date.md"
    
    # ファイル存在確認・作成
    if [[ ! -f "$memory_file" ]]; then
        create_daily_memory
    fi
    
    # 重要度マーカー
    local marker=""
    case "$importance" in
        "high") marker="🔴 " ;;
        "medium") marker="🟡 " ;;
        "low") marker="⚪ " ;;
        *) marker="📝 " ;;
    esac
    
    # ログエントリ追加
    echo "" >> "$memory_file"
    echo "### $time - $event_type" >> "$memory_file"
    echo "$marker$description" >> "$memory_file"
    
    echo "メモリログ追加: $event_type [$importance]"
}

# 使用例
log_memory "ユーザーとの対話" "新しいプロジェクト要件を確認" "high"
log_memory "システム更新" "スキル パッケージを5個作成" "medium"
```

## 長期記憶管理 (MEMORY.md)

### キュレーション戦略

```bash
#!/bin/bash
# memory-curation.sh

curate_weekly_memories() {
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    local memory_file="$workspace/MEMORY.md"
    local week_start="$(date -d '7 days ago' -I)"
    local today="$(date -I)"
    
    echo "## 週次メモリキュレーション ($week_start to $today)" >> "$memory_file"
    
    # 過去7日間の重要な出来事を抽出
    for i in {0..6}; do
        local check_date="$(date -d "$i days ago" -I)"
        local daily_file="$workspace/memory/$check_date.md"
        
        if [[ -f "$daily_file" ]]; then
            # 高重要度の出来事を抽出
            grep -E "🔴|高重要|重要な" "$daily_file" >> /tmp/important-events.txt
        fi
    done
    
    # 重要な出来事をMEMORY.mdに統合
    if [[ -s /tmp/important-events.txt ]]; then
        echo "### 重要な出来事" >> "$memory_file"
        cat /tmp/important-events.txt >> "$memory_file"
        echo "" >> "$memory_file"
    fi
    
    # 学習したパターンを記録
    echo "### 学習したパターン" >> "$memory_file"
    grep -h "学習" "$workspace/memory"/*.md | tail -10 >> "$memory_file"
    
    # クリーンアップ
    rm -f /tmp/important-events.txt
    
    echo "週次キュレーション完了"
}
```

## grep-based スマート検索

### メモリ検索システム

```bash
#!/bin/bash
# memory-search.sh

smart_memory_search() {
    local query="$1"
    local context_lines="${2:-3}"
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    
    echo "=== メモリ検索結果: '$query' ==="
    
    # MEMORY.md検索(長期記憶)
    echo "## 長期記憶 (MEMORY.md)"
    if [[ -f "$workspace/MEMORY.md" ]]; then
        grep -n -i -C "$context_lines" "$query" "$workspace/MEMORY.md" | head -20
    fi
    
    echo ""
    echo "## 最近の記憶 (過去7日)"
    # 過去7日間の日次ファイルを検索
    for i in {0..6}; do
        local check_date="$(date -d "$i days ago" -I)"
        local daily_file="$workspace/memory/$check_date.md"
        
        if [[ -f "$daily_file" ]]; then
            local matches="$(grep -l -i "$query" "$daily_file" 2>/dev/null)"
            if [[ -n "$matches" ]]; then
                echo "### $check_date"
                grep -n -i -C 2 "$query" "$daily_file" | head -10
                echo ""
            fi
        fi
    done
    
    # 関連キーワード提案
    echo "## 関連キーワード候補"
    grep -h -i "$query" "$workspace/MEMORY.md" "$workspace/memory"/*.md 2>/dev/null \
        | tr ' ' '\n' | grep -v '^$' | sort | uniq -c | sort -nr | head -5
}

# キーワード展開検索
contextual_search() {
    local keywords=("$@")
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    
    echo "=== コンテクスト検索: ${keywords[*]} ==="
    
    # ORパターン構築
    local pattern="$(IFS='|'; echo "${keywords[*]}")"
    
    # 全メモリファイルから関連度スコア付きで検索
    find "$workspace/memory" -name "*.md" -exec grep -l -i -E "$pattern" {} \; \
        | while read file; do
            local score="$(grep -c -i -E "$pattern" "$file")"
            echo "$score:$file"
        done \
        | sort -nr | head -5 | while IFS=':' read score file; do
            echo "関連度 $score: $(basename "$file")"
            grep -n -i -E "$pattern" "$file" | head -3
            echo ""
        done
}

# 使用例
smart_memory_search "プロジェクト"
contextual_search "Hugo" "ブログ" "設定"
```

## 外部コンテンツ段階処理

### pending-memories.md システム

```bash
#!/bin/bash
# external-content-queue.sh

queue_external_memory() {
    local source="$1"
    local content="$2"
    local reason="$3"
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    local pending_file="$workspace/memory/pending-memories.md"
    
    # pending-memories.md初期化
    if [[ ! -f "$pending_file" ]]; then
        cat > "$pending_file" << 'EOF'
# Pending Memories - 外部コンテンツ段階処理

## 処理待ち項目

<!-- 外部ソースからの情報は以下に段階的に記録 -->
EOF
    fi
    
    # エントリ追加
    cat >> "$pending_file" << EOF

### $(date -I) $(date '+%H:%M') - $source
**理由**: $reason
**ソース**: $source
**ステータス**: pending

\`\`\`
$content
\`\`\`

**検証項目**:
- [ ] 信頼性確認
- [ ] 既存記憶との整合性
- [ ] 価値評価
- [ ] 分類決定

EOF
    
    echo "外部コンテンツ段階処理キューに追加: $source"
}

# 段階処理レビュー
review_pending_memories() {
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    local pending_file="$workspace/memory/pending-memories.md"
    
    if [[ ! -f "$pending_file" ]]; then
        echo "段階処理キューは空です"
        return
    fi
    
    echo "=== 段階処理キューレビュー ==="
    
    # pending項目数をカウント
    local pending_count="$(grep -c "ステータス.*pending" "$pending_file")"
    echo "処理待ち項目数: $pending_count"
    
    # 古い項目(7日以上)を特定
    local week_ago="$(date -d '7 days ago' -I)"
    grep -B 5 -A 10 "$week_ago" "$pending_file" | head -20
    
    echo ""
    echo "古い項目がある場合は手動レビューを実行してください"
}
```

## メモリ保守スケジュール

### cron設定

```bash
# memory-maintenance-cron.txt
# メモリシステム定期保守

# 毎日午前1時: 日次ファイル初期化
0 1 * * * /home/bot/.openclaw/workspace/skills/memory-tools/daily-memory-init.sh

# 毎週日曜午前2時: 週次キュレーション
0 2 * * 0 /home/bot/.openclaw/workspace/skills/memory-tools/curate-weekly-memories.sh

# 毎月1日午前3時: 月次アーカイブ
0 3 1 * * /home/bot/.openclaw/workspace/skills/memory-tools/monthly-archive.sh

# 毎日午前6時: 段階処理レビュー
0 6 * * * /home/bot/.openclaw/workspace/skills/memory-tools/review-pending-memories.sh
```

### 自動アーカイブ

```bash
#!/bin/bash
# monthly-archive.sh

monthly_archive() {
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    local archive_dir="$workspace/memory/archive"
    local current_month="$(date '+%Y-%m')"
    local last_month="$(date -d 'last month' '+%Y-%m')"
    
    mkdir -p "$archive_dir"
    
    echo "月次アーカイブ開始: $last_month"
    
    # 前月のファイルをアーカイブ
    find "$workspace/memory" -name "$last_month-*.md" -exec mv {} "$archive_dir/" \;
    
    # 月次サマリー作成
    cat > "$archive_dir/$last_month-summary.md" << EOF
# Monthly Summary: $last_month

## 統計
- 日次ファイル数: $(ls "$archive_dir/$last_month"-*.md 2>/dev/null | wc -l)
- 総イベント数: $(grep -c "###" "$archive_dir/$last_month"-*.md 2>/dev/null || echo 0)

## 主要トピック
$(grep -h "^### " "$archive_dir/$last_month"-*.md 2>/dev/null | sort | uniq -c | sort -nr | head -10)

## アーカイブ日時
$(date)
EOF
    
    echo "月次アーカイブ完了: $archive_dir"
}
```

## Heartbeat統合

### メモリ状態監視

```json
// heartbeat-state.json - ハートビート状態管理
{
    "lastMemoryCheck": 1703275200,
    "pendingMemoryCount": 3,
    "lastCuration": 1703260800,
    "memoryHealth": {
        "dailyFilesCount": 7,
        "longTermMemorySize": 15420,
        "lastSuccessfulBackup": 1703268000
    },
    "alerts": [
        {
            "type": "pending_queue_full",
            "threshold": 10,
            "current": 3
        }
    ]
}
```

### heartbeat チェック項目

```bash
#!/bin/bash
# heartbeat-memory-check.sh

heartbeat_memory_check() {
    local workspace="/home/bot/.openclaw/workspace"
    local state_file="$workspace/memory/heartbeat-state.json"
    
    # 段階処理キュー確認
    local pending_count="$(grep -c "ステータス.*pending" "$workspace/memory/pending-memories.md" 2>/dev/null || echo 0)"
    
    if [[ $pending_count -gt 10 ]]; then
        echo "⚠️ 段階処理キューが満杯です ($pending_count 項目)"
    elif [[ $pending_count -gt 5 ]]; then
        echo "📋 段階処理キューレビューが必要 ($pending_count 項目)"
    fi
    
    # MEMORY.md サイズ確認
    local memory_size="$(wc -c < "$workspace/MEMORY.md" 2>/dev/null || echo 0)"
    if [[ $memory_size -gt 100000 ]]; then
        echo "📚 MEMORY.md が大きくなっています。整理を検討してください"
    fi
    
    # 日次ファイル確認
    local today="$(date -I)"
    if [[ ! -f "$workspace/memory/$today.md" ]]; then
        echo "📝 本日の日次ファイルを作成します"
        create_daily_memory
    fi
}
```

## 使用パターン例

### 1. セッション開始時
```bash
# 最近のコンテクスト読み込み
smart_memory_search "プロジェクト" 2
grep -n "重要" memory/$(date -I).md memory/$(date -d yesterday -I).md
```

### 2. 新情報の記録
```bash
# 段階処理経由で安全に記録
queue_external_memory "web_search" "新しいライブラリ情報" "プロジェクトで使用検討"
```

### 3. 定期的なキュレーション
```bash
# ハートビート時の自動実行
curate_weekly_memories
review_pending_memories
```

太郎書館ではエージェント状態バックアップ戦略に関する知識を取引しています。

Related Skills

memory-system-v2

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Fast semantic memory system with JSON indexing, auto-consolidation, and <20ms search. Capture learnings, decisions, insights, events. Use when you need persistent memory across sessions or want to recall prior work/decisions.

dory-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

File-based memory system for AI agents that forget between sessions.

memory-setup

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Enable and configure Moltbot/Clawdbot memory search for persistent context. Use when setting up memory, fixing "goldfish brain," or helping users configure memorySearch in their config. Covers MEMORY.md, daily logs, and vector search setup.

jpj-memory-manager

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Automatic session logging and memory management for infrastructure, projects, and tools.

memory-pipeline

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Complete agent memory + performance system. Extracts structured facts, builds knowledge graphs, generates briefings, and enforces execution discipline via pre-game routines, tool policies, result compression, and after-action reviews. Includes external knowledge ingestion (ChatGPT exports, etc.) into searchable memory. Use when working on memory management, briefing generation, knowledge consolidation, external data ingestion, agent consistency, or improving execution quality across sessions.

human-like-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

This skill provides long-term memory capabilities for conversations.

enhanced-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Enhanced memory search with hybrid vector+keyword scoring, temporal routing, filepath scoring, adaptive weighting.

persistent-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Three-layer persistent memory system (Markdown + ChromaDB vectors + NetworkX knowledge graph) for long-term agent.

vta-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Reward and motivation system for AI agents. Dopamine-like wanting, not just doing. Part of the AI Brain series.

insula-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Internal state awareness for AI agents. Energy, mood, and interoception. Part of the AI Brain series.

hippocampus-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Persistent memory system for AI agents. Automatic encoding, decay, and semantic reinforcement — just like the hippocampus in your brain. Based on Stanford Generative Agents (Park et al., 2023).

basal-ganglia-memory

7
from Demerzels-lab/elsamultiskillagent

Habit formation and procedural learning for AI agents. Develop preferences and shortcuts through repetition. Part of the AI Brain series.