Show AgentDB health — pattern count, embedder status, cache hit rate, learning gain since init. Use when the user asks "is agentdb working?", "how many memories?", "show agentdb stats", or after long-running sessions to confirm state.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Reports the live state of the AgentDB Cognitive Container backing this session.
agentdb_pattern_stats to get pattern count, hit rate, recent insert/search latencies.agentdb_reflexion_stats for episode count and per-task win rates.agentdb_bandit_stats (if agentdb-learning is installed) for arm reward summaries.patterns 12,847
episodes 384
skills 22
hit rate 94.2%
avg search 0.83 ms
learning gain +18% since init
storage 38 MB (.rvf)
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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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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.
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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.
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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Walk the causal graph in AgentDB to explain why two memories are connected, or trace a root cause. Use when the user asks "why did X happen", "what led to Y", or after an incident.
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