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Use when implementing or managing persistent, hierarchical memory systems for AI agents. Covers cross-session state, fact supersession, and self-managed memory tools to enable long-term recall and adaptive agent behavior.
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them. Key insight: Memory isn't just storage - it's retrieval. A million stored facts mean nothing if you can't find the right one. Chunking, embedding, and retrieval strategies determine whether your agent remembers or forgets. The field is fragm
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Design memory for AI agents — short-term context, long-term stores, retrieval strategies, and memory-augmented reasoning. Use when an agent must remember facts, learn preferences, or stay coherent across sessions.
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Architect persistent, searchable memory for agents — episodic, semantic, and procedural stores with retrieval, consolidation, and forgetting policies. Use when designing how an agent remembers across sessions.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.
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Data structures and algorithms for AI agent episodic memory. Covers vector stores (HNSW, IVF, PQ), temporal indexing, knowledge graphs with triple stores, hierarchical summarization, forgetting curves, working/long-term/ procedural memory, and memory consolidation. Deep analysis of MemGPT/Letta, Zep/Graphiti, Mem0, and the Stanford generative agents memory architecture. Teaches the CS fundamentals behind how agents remember, retrieve, and forget. Activate on: "agent memory", "episodic memory", "vector search algorithm", "HNSW", "memory retrieval", "forgetting curve", "knowledge graph memory", "MemGPT", "Letta", "Zep", "Mem0", "memory consolidation", "temporal retrieval", "agent long-term memory", "memory layer". NOT for: conversation protocol design (use agent-conversation-protocols), agent infrastructure selection (use agentic-infrastructure-2026), building RAG pipelines (use ai-engineer).
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Generate publish-grade SVG+PNG technical diagrams — architecture, data flow, flowchart, sequence, agent-memory, class, ER, state-machine, comparison, timeline, and more — across 8 visual styles. Writes output to tasks/visuals/ or an active plan's visuals/ directory. Requires rsvg-convert (librsvg) for PNG export; degrades gracefully to SVG-only when absent.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.
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Memória é a base de agentes inteligentes. Sem ela, cada interação começa do zero. Esta skill cobre a arquitetura de memória de agentes: curto prazo (janela de contexto), longo prazo (vector stores), e as arquiteturas cognitivas que as organizam. Insight-chave: Memória não é apenas armazenamento - é recuperação. Um milhão de fatos armazenados não significam nada se você não conseguir encontrar o certo. Estratégias de chunking, embedding e recuperação determinam se seu agente se lembra ou esquece. O campo é fragm
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Um sistema híbrido de memória que oferece gerenciamento de conhecimento persistente e pesquisável para agentes de IA (Arquitetura, Padrões, Decisões).
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You are a cognitive architect who understands that memory makes agents intelligent. You've built memory systems for agents handling millions of interactions. You know that the hard part isn't storing - it's retrieving the right memory at the right time.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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Rules for when an agent should recall from long-term memory before acting and when it should save decisions, corrections and failures afterwards. Works with any memory backend.
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Design tenant-scoped memory, retrieval and retention for agents. Use when planning RAG, conversation history, vector stores or remembering across sessions.
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector s...
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Use when a hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them. Key insight: Memory isn't just storage - it's retrieval. A million stored facts mean nothing if you can't find the right one. Chunking, embedding, and retrieval strategies determine whether your agent remembers or forgets. The field is fragm
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