持久记忆引擎

持久记忆引擎是面向 AI Agent 的无限分层记忆系统，针对"跨会话信息遗忘、关键词检索不准、记忆膨胀导致性能下降、新旧记忆冲突"四大高频痛点而设计。它在 Agent 内置记忆之上构建并行、可扩展、可检索的结构化存储，让 Agent 真正具备长期记忆能力。 核心能力：用户自定义分类的无限存储、三层索引体系（根索引→分类索引→条目）、混合检索（关键词+语义回退）、记忆生命周期管理（写入→激活→归档→遗忘）、冲突检测与合并、从内置记忆单向同步、按规模自动分裂子分类、写入前预检（去重+版本化）。 适用场景：长周期项目上下文管理、客户/人脉关系网络、决策推理归档、领域知识库构建、收藏与清单管理、多项目并行记忆、个人助理长期记忆。 差异化：相比仅提供"文件夹+grep"的简单记忆方案，本技能新增 (1) 三层索引体系，支持 500+ 文件规模的高效导航，无需全量扫描；(2) 混合检索策略，小规模用 grep、大规模走索引、超大规模建议语义回退；(3) 记忆生命周期管理，条目自动经历"写入→激活→归档→遗忘"四阶段，避免膨胀；(4) 冲突检测，同一主题新旧信息矛盾时主动提示并保留版本历史；(5) 写入前预检，去重 + 版本化，避免重复存储与信息覆盖。 触发关键词：长期记忆、跨会话记忆、记忆管理、记忆检索、记忆归档、持久化存储、memory、long-term memory、persistent memory

by @thcjp·MIT-0