conversation-memory

用途：为 LLM 对话构建持久化记忆系统，涵盖短期、长期与基于实体的记忆，提供记忆持久化、检索与整合策略。主要能力：短期/长期/实体记忆、记忆持久化、记忆检索、记忆整合。使用方式：采用分层记忆架构，包含缓冲区（当前对话上下文）、短期记忆（会话内近期交互）、长期记忆（跨会话持久化）与实体记忆（人物、地点、事物的事实），在提示中注入相关记忆以增强上下文。常用工具：Mem0、LangChain Memory、Redis。附加可参考模式：分层记忆系统、实体记忆、记忆感知提示。限制与注意：需具备 LLM 对话模式、数据库基础与键值存储知识；不涉及知识图谱构建、语义搜索实现与数据库管理；无用户隔离会导致跨用户数据泄露（严重），无重要性过滤会导致记忆膨胀，无清理机制会使存储无限增长；须实施用户隔离、重要性评分、记忆检索与整合清理，并遵守隐私与合规要求（如数据导出与删除）。仅当任务明确匹配上述范围时使用本技能。