AgentDB Memory Patterns
Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПърво прочетете инструкцията.
Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.
GitHub хранилище- Звезди на репото
- 73 102
- Лиценз
- Не е посочен. Проверете в репозитория.
- Последна проверка на записа
- Няма посочена дата
Добавете в своя инструмент.
Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.
npx skills add ruvnet/RuViewСтраницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.
Откъс от SKILL.md
Началото на файла на автора, без превод.
AgentDB Memory Patterns
What This Skill Does
Provides memory management patterns for AI agents using AgentDB's persistent storage and ReasoningBank integration. Enables agents to remember conversations, learn from interactions, and maintain context across sessions.
Performance: 150x-12,500x faster than traditional solutions with 100% backward compatibility.
Prerequisites
- Node.js 18+
- AgentDB v1.0.7+ (via agentic-flow or standalone)
- Understanding of agent architectures
Quick Start with CLI
Initialize AgentDB
# Initialize vector database
npx agentdb@latest init ./agents.db
# Or with custom dimensions
npx agentdb@latest init ./agents.db --dimension 768
# Use preset configurations
npx agentdb@latest init ./agents.db --preset large
# In-memory database for testing
npx agentdb@latest init ./memory.db --in-memory
Start MCP Server for Claude Code
# Start MCP server (integrates with Claude Code)
npx agentdb@latest mcp
# Add to Claude Code (one-time setup)
claude mcp add agentdb npx agentdb@latest mcp
Create Learning Plugin
# Interactive plugin wizard
npx agentdb@latest create-plugin
# Use template directly
npx agentdb@latest create-plugin -t decision-transformer -n my-agent
# Available templates:
# - decision-transformer (sequence modeling RL)
# - q-learning (value-based learning)
# - sarsa (on-policy TD learning)
# - actor-critic (policy gradient)
# - curiosity-driven (exploration-based)