用途：为智能体提供分层记忆存储，把不同时效的信息分到三层，并按层级过滤召回。
层级：working 保留数分钟并自动过期，适合当前任务的草稿、打开的文件、假设与进行中的决策；short 保留数小时到数天，适合近期会话上下文；long 保留至被清理，适合跨会话事实、模式与经验。
主要能力：写入 agentdb_hierarchical_store，参数含 key（命名空间键，如 'task:auth-refactor:hypothesis'）、tier（working/short/long）、value（字符串内容），可选 ttl（秒，覆盖层级默认值）与 metadata（topic、project 等）；召回 agentdb_hierarchical_recall，支持语义或精确 key 查询、tier 过滤、k（默认 5）；删除 agentdb_hierarchical_delete，参数含 key 与可选 tier，该工具在 agentdb 3.0.0-alpha.13 加入。
使用方式：召回先查 working，其数据量最小、最新、信号最强；无结果再退到 short；最后查 long 中的既有知识。也可不指定 tier，一次搜索三层，由 bandit 按层级与相似度加权。
限制与注意：不要把长期事实放进 working，会过期丢失；不要把会话草稿放进 long，会长期污染检索；覆盖层级默认 TTL 时必须显式设置 TTL，引擎不会自动推断。其他细节暂未提供。