用途：Session Memory 是面向 AI 智能体的持久化记忆工具包，用来跨会话保存上下文、按相关性召回信息、整合已积累的知识并跟踪决策。
主要能力：
- 保存记忆：save.sh 接收主题、内容和可选标签，并通过 MEMORY_IMPORTANCE 环境变量设置重要性（low、normal、high、critical）。
- 相关性检索：recall.sh 支持多关键词 AND 搜索，依据词匹配比例、重要性和新近度评分，并可按主题、重要性等级、日期范围过滤，可输出 JSON。
- 会话上下文加载：context.sh 在会话启动时加载最近 N 天（默认 3）的记忆以及高和严重重要性的条目，按重要性再按时间排序并按日期分组，支持 JSON 输出。
- 主题整合：consolidate.sh 按主题聚合记忆，展示数量、日期范围、热门标签和最新条目，可限定起始日期或主题。
- 统计与查看：stats.sh 显示总量、日期范围、日均条目、存储大小、主题分布和重要性分布；daily.sh 查看某日记忆，topics.sh 查看主题索引。
- 管理与维护：edit.sh 按时间戳修改内容、主题、重要性或删除；export.sh 与 import.sh 支持导出导入，导入按时间戳去重；prune.sh 将超过指定天数（默认 30）的记忆移入 archive/。
使用方式：记忆默认存储在 ~/.agent-memory，可通过 AGENT_MEMORY_DIR 修改；数据按年/月以 JSONL 文件保存，每行为包含 ts、topic、content、tags、importance 的 JSON 对象。项目还给出了推荐工作流：会话开始时加载上下文，工作中保存重要决策与洞察，会话结束时写总结，每周整合与统计，每月归档与备份。
适用场景：需要让 AI 智能体在多次会话间保留关键决策、偏好、阻塞事项和待办的开发或协作流程。
限制：官方资料未说明运行环境依赖、性能上限、并发写入行为或安全与访问控制机制；关键信息（如凭据）以明文 JSONL 本地保存，资料未提及加密。