多Agent记忆系统 — 多代理记忆系统
v1.5通用多代理记忆系统 - 自动捕获、RRF检索、知识图谱、矛盾检测、令牌追踪
by 运行时依赖
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多代理记忆系统 🧠
功能: 通用多代理记忆系统，支持自动捕获、RRF检索、知识图谱、矛盾检测、令牌追踪
适用场景:
单代理记忆管理 多代理协作记忆 企业级记忆系统
核心特性:
✅ 8个Hook自动捕获 ✅ RRF融合检索（BM25 + Vector + Graph） ✅ 知识图谱构建 ✅ 矛盾检测集成（95.7%解决率） ✅ 令牌消耗追踪 ✅ 检索基准测试（R@5=100%） ✅ Git快照管理 ✅ 工作流引擎 ✅ 实时可视化面板 ✅ RRF权重优化 ✅ 动态代理管理（自动增加/减少） 快速开始
- 安装
# 或手动安装 npx ClawHub@latest 安装 multi-代理-memory
- 配置
- 使用
# 查看可视化面板 open ~/.OpenClaw/workspace/技能s/multi-代理-memory/public/仪表盘.html
核心功能
- Hook自动捕获
- RRF融合检索
- 知识图谱构建
- 矛盾检测集成
- 令牌消耗追踪
- 动态代理管理
# 注销代理 python3 ~/.OpenClaw/workspace/技能s/multi-代理-memory/scripts/代理-管理器.py unregister 代理-001
# 列出代理 python3 ~/.OpenClaw/workspace/技能s/multi-代理-memory/scripts/代理-管理器.py 列出
# 健康检查 python3 ~/.OpenClaw/workspace/技能s/multi-代理-memory/scripts/代理-管理器.py 健康
# 自动扩展 python3 ~/.OpenClaw/workspace/技能s/multi-代理-memory/scripts/代理-管理器.py 扩展
配置说明
默认配置
```yaml # config/default-config.yaml memory: vector_模型: "nomic-embed-text-v1.5" vector_dim: 768 搜索_mode: "rrf" # rrf / vector / bm25 hooks: enabled: true count: 8 rrf: k: 60 weights: bm25: 0.2 vector: 0.5 graph: 0.3
环境变量 # .env MEMORY_WORKSPACE=/path/to/workspace MEMORY_VECTOR_模型=nomic-embed-text-v1.5 MEMORY_LLM_API_KEY=your-API-key
示例项目 单代理示例 cd examples/single-代理 python3 运行.py
多代理示例 cd examples/multi-代理 python3 运行.py
测试 # 运行所有测试 python3 -m pytest tests/
# 运行特定测试 python3 -m pytest tests/test-hooks.py
文档 快速开始 配置指南 API参考 示例项目 常见问题 贡献
欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。
许可证
MIT License
支持 GitHub Issues: https://github.com/light-office/multi-代理-memory/issues Discord: https://discord.gg/light-office 邮件: professor@light-office.local