V3 Memory Unification 是一个记忆架构统一技能，目标是把多个分散的旧记忆系统合并到统一的 AgentDB 后端，并使用 HNSW 向量搜索提高检索性能。资料显示，它落实 ADR-006（统一记忆服务）和 ADR-009（混合方案），并在保持向后兼容的同时完成迁移。
用途 该技能用于把多个遗留记忆系统收敛为一个统一后端。需要统一的系统包括 MemoryManager（基础操作）、DistributedMemorySystem（聚类）、SwarmMemory（智能体专用）、AdvancedMemoryManager（功能扩展）、SQLiteBackend（结构化）、MarkdownBackend（基于文件）和 HybridBackend（组合方式）。统一后由 AgentDB 配合 HNSW 提供统一查询接口、跨智能体记忆共享以及 SONA 学习集成。
主要能力 技能声明能带来 150x-12,500x 的搜索性能提升，并列出以下性能目标：搜索速度经 HNSW 提升 150x-12,500x；通过优化使内存使用降低 50%-75%；对 100 万以上条目实现低于 100ms 的查询延迟；跨智能体记忆实时同步；SONA 适配时间低于 0.05ms。成功指标包括 7 个旧记忆系统全部迁移到 AgentDB、验证 150x-12,500x 搜索性能、实现 50%-75% 内存占用下降、保持向后兼容、集成 SONA 学习模式以及跨智能体记忆共享可用。
实现架构 统一记忆服务由 AgentDBAdapter、HNSWIndexer 和 DataMigrator 组成，UnifiedMemoryService 实现了 IMemoryBackend 接口。store 时同时写入 agentdb 并建立索引；query 时如果带有语义查询标记，就走 HNSW 索引搜索，否则走 AgentDB 普通查询。HNSWIndexer 默认维度为 1536，参数包括 efConstruction 为 200、M 为 16，并设定 speedupTarget 为 '150x-12500x'；搜索时先对查询内容生成 embedding，再取回结果。
使用方式 资料显示快速开始通过 Task 调用完成，分三步：第一步 Task("Memory architecture", "Design AgentDB unification strategy", "v3-memory-specialist")；第二步 Task("AgentDB setup", "Configure HNSW indexing and vector search", "v3-memory-specialist")；第三步 Task("Memory migration", "Migrate SQLite/Markdown to AgentDB", "v3-memory-specialist")。
迁移策略 迁移分两个阶段。第一阶段是基础搭建，创建 AgentDBAdapter，配置 dimensions 为 1536、indexType 为 'HNSW'、speedupTarget 为 '150x-12500x'。第二阶段是数据迁移：从 SQLite 迁移时读取全部条目，为每条内容生成 embedding 后写入 agentdb；从 Markdown 迁移时用 glob 扫描全部 .md 文件，读取内容并生成 embedding 后写入 agentdb，同时在 metadata 中记录 originalFile。
SONA 集成 SONA 学习模式通过 SONAMemoryIntegration 存储。storePattern 会把学习模式的 id、data、sonaMode、reward、adaptationTime 写入 memory，并生成 embedding；retrieveSimilarPatterns 则以语义查询方式检索相似学习模式，并用 filters 指定 type 为 'learning_pattern'。
适用场景与限制 适用于需要把多个记忆后端统一到 AgentDB、并对大规模记忆条目进行高效语义检索、跨智能体共享记忆以及保存学习模式的场景。资料未提供该技能的收费、价格、具体部署平台、依赖版本或完整操作步骤等细节，相关内容暂未提供。